[发明专利]一种用于三维重建的快速深度恢复方法

摘要

本发明涉及计算机视觉中的立体视觉的技术领域，更具体地，涉及一种用于三维重建的快速深度恢复方法。利用通过运动恢复结构（Structure From Motion，SFM）得到图像中稀疏特征点的深度后，基于这些稀疏的特征点，结合灰度图像，通过多层下采样利用联合双边滤波器对深度进行扩散，从低分辨到高分辨率，由粗到精地、分层地快速恢复出精准的稠密深度图。该方法结果准确且计算量少，可以用于基于特征点法的同步定位与建图系统（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM），将系统中计算得到的稀疏特征点恢复成稠密的深度图，以重建出三维的稠密地图。

主权项

1.一种用于三维重建的快速深度恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过SFM方法计算得到基于Harris角点的特征点的深度，由特征点组成的稀疏的深度图，该深度图与图X+1所示的灰度图分辨率一致，为dimx×dimy像素；(2)对稀疏的深度图中有深度值的像素进行预处理；在具有深度值的特征点的八连通区域进行深度值扩散；此步骤保证对稀疏深度图进行下采样的时候深度信息不丢失；(3)利用高斯金字塔向下降采样灰度图，记原分辨率dimx×dimy的灰度图为I0,每一轮下采样倍数为2,经过N轮下采样得到N+1张不同分辨率的灰度图：I0,I1,I2...IN，其中IN的分辨率为dimx/2N×dimy/2N；(4)经过预处理的稀疏深度图利用最邻近方法进行下采样；记原分辨率dimx×dimy的稀疏深度图为D0,稀疏深度图的下采样倍数为2N，下采样后的稀疏深度图记为DN.其分辨率与IN同为dimx/2N×dimy/2N；(5)通过联合双边滤波器，以灰度图IN作为引导，将低分辨下的稀疏深度图DN中的特征点的深度扩散到无特征点区域，所得深度图为根据标准的联合双边滤波器，滤波后低分辨稀疏深度图中计算方法如下： D ^ p N = k p , q Σ q ∈ S w p , q D q N - - - ( 0.1 ) ]]>其中，为归一化系数，S为插值窗口大小，每一个像素p的深度是该像素滤波前在插值窗口中所有深度的加权平均；该权重wp,q由空间相似性与灰度相似性计算：上式中，函数s·为空间相似性权重，为灰度相似性权重；具体计算方法如下：(a)空间相似性权重s·表示的是插值窗口内像素距离之间的相似性，用高斯核函数来表达，计算方法为：其中σs为空间相似性权重的标准差；(b)灰度相似性权重r·表示的是插值窗口内像素灰度之间的相似性，用高斯核函数来表达，计算方法式为：其中σr为灰度相似性权重的标准差；(6)步骤(5)所得到的使用双三次插值方法上采样得到DN-1；(7)重复步骤(5)与步骤(6)，直至得到清晰稠密的深度图(8)最后将深度图上采样至原图分辨率大小，得到恢复后的深度图D。