专利名称：一种双目三维重建的方法
技术领域：
本发明涉及一种机器视觉和图像匹配技术，特别涉及一种双目三维重建的方法。
技术背景
双目三维重建是机器视觉中一个非常重要的研究领域，广泛应用于医学整容，智能识别，考古，计算三维动画等方面。双目三维重建包括图像采集，摄像机标定，图像校正， 图像特征提取和匹配，三维重建等过程。而图像特征提取和匹配是整个双目三维重建过程最为核心的部分也是难点所在。目前大多数的图像特征提取和匹配算法存在一个矛盾当提取的特征量足够多时，图像的匹配误差率将大大提高，最典型的如图像边缘提取，提取的边缘点或者线性足够多，但是却很难找到一种很好的匹配方法；而当匹配准确度很高的时候，往往提取的的特征量是很稀疏的，不能满足三维重建的要求，典型的如sift点的提取和匹配，sift是Lowe提出的一种采用多尺度高斯差分图像检测关键点的方法，其中每个关键点的位置和尺度对应于一个局部稳定的区域，每个特征点都有与之对应的特征向量，匹配准确率高，但是其特征点的数量有限，很难达到三维重建的要求。所以一种既能够提取图像足够多的特征信息，同时又能够保证图像特征匹配的准确率的方法成为亟待解决的问题。
现有的双目三维重建过程中图像特征提取和匹配存在的特征信息量和匹配准确率相矛盾，图像特征提取和匹配的算法复杂度非常高。发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种双目三维重建的方法， 该方法算法复杂度低，大大提高提取图像的特征量和匹配准确率。
本发明的目的通过下述技术方案实现一种双目三维重建的方法，提出了一种分层的图像特征提取和匹配的方法，所述的双目三维重建的方法包括以下步骤
步骤A :采集图像，使用两台型号相同彩色摄像机水平平行放置，使目标物体置于两台摄像机采集范围之内，其中左摄像机采集的图像为原始左图像，右摄像机采集的图像为原始又图像；
步骤B :相机的标定和图像校正和预处理，采用棋盘法标定获得两台摄像机的内外参数，然后对原始左右图像进行校正，再对图像进行预处理；
步骤C :分层匹配，根据图像特征线的强弱对图像进行分层特征提取和匹配；
步骤D:三维重建 ，根据视差原理将获取的两幅图像的匹配信息计算目标物体的二维 目息，完成二维重建。
所述的步骤C包括
步骤Cl :第一层的提取和匹配，采用阈值分割提取目标物体与图像背景的边缘线，根据左右图像分别记为L1，L2，通过提取曲线角点和线性插值的方法对LI和L2进行匹配。形成第一层；
步骤C2 :其余各层的提取和匹配，完成第一层之后其余各层的提取均在上一层的 基础之后进行，利用上一层的提取的特征曲线提供的基准，在上一层所分割的相对应的区 域内提取特征线进行匹配，将图像进行分割成若干匹配的区域，供下一层提取和匹配。
步骤C3 :如果分的层次得精度达到了三维复原的要求则结束匹配，否则，返回步 骤C2继续进行分层提取和匹配。
本发明的工作原理本方法的双目三维重建基于视差原理，通过两台平行放置的 摄像机采集同一物体，即待三维重建的目标物体的图像，根据物体上的点在两幅图上的成 像点位置的差异(视差)，计算其空间坐标进行重建。在此过程中获取成像点的匹配信息， 成为整个过程的关键问题。本方法利用分层的方法提取图像的特征信息进行匹配，在分层 的过程中以特征信息的强弱作为分层的原则。同时通过分割使得提取和匹配范围缩小，以 提高算法准确度和降低错误率。为三维重建获取足够多的信息，最终复原目标物体。
本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果
1、采用分层的方法，能够提取图像大大提高提取图像的特征量和匹配准确率，能 非常好地实现三维重建；在传统的算法中往往提取出少量的图像特征量，而不能满足三维 重建需要大量特征点的要求，本方法采用分层的方法，逐步提取特征量，大大提高了特征 量。而在匹配的过程中由于采用了分层的方法，缩小了匹配搜索的范围，降低了误匹配率。
2、能够适应嵌入式DSP的要求，图像算法往往复杂度高，数据一般只能在PC上进 行处理，而本方法能够很好适应DSP要求并行度高的要求，在提取特征量的过程中采用简 单而实用的差分算子，不需要用到高斯等复杂的算子，大大降低算法复杂度，能够在嵌入式 DSP便携式系统中得到应用。
3、实际的实验结果表明，本发明能够非常好地复原空间三维物体，等到达到一定 的精确度，较现有的匹配算法有了很大的改进。本发明提供的方法能够适应于普通光照，静 止物体的三维复原，尤其能够较好的处理纹理比较复杂的物体，进一步地，本发明的三维复 原方法还有拓展到目标跟踪和识别等应用领域当中。
图1是本方法的整个双目三维重建流程图。
图2是本方法所提出的分层图像特征提取和匹配的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限 于此。
实施例
如图1所示，一种双目三维重建的方法，包括以下步骤
步骤A :图像采集，如图1中的图像采集部分，本方法采用两台型号相同的CCD摄 像机，固定在光学平台上，镜头处于同一平面，能够左右移动改变两台摄像机的水平距离D， D能够从光学平台上直接读取，作为下文计算的参数；D没有规定的取值，D的取值以能够使 目标物体所成像在图像靠中为原则。将待重建的三维物体放置在试验台上，调整D到适当 的位置记录其值，固定两台摄像机进行图像采集，左右摄像机采集的图像分别记为II，12 ；
步骤B1:摄像机的标定和图像校正，如图1中的摄像机标定和校正部分，摄像机的标定是为了获得摄像机的内外参数，即便是同一型号摄像机的内外参数也不相同，而任一台摄像机的内外参数值均为定值。所以对于实验用到的两台摄像机，如果已经标定过了则可以直接使用其内外参数，如果没有标定，则需要进行一次标定，获取其内外参数。摄像机标定方法已经是很成熟的技术，方法很多，本双目三维重建算法对标定方法没有严格限制， 只需要获得其内外参数即可。如本方法的验证过程中用棋盘进行标定，获得摄像机内参数矩阵吨如2-1所示，
权利要求
1.一种双目三维重建的方法，其特征在于，包括以下步骤步骤A :采集图像使用两台型号相同彩色摄像机水平平行放置，使目标物体置于两台摄像机采集范围之内，其中左摄像机采集的图像为原始左图像，右摄像机采集的图像为原始又图像；步骤B :相机的标定和图像校正和预处理采用棋盘法标定获得两台摄像机的内外参数，然后对原始左右图像进行校正，再对图像进行预处理；步骤C :分层匹配根据图像特征线的强弱对图像进行分层特征提取和匹配；步骤D:三维重建完成达到要求精度的分层后，根据视差原理将获取的两幅图像的匹配信息计算目标物体的三维信息，采用平面插值的方法，完成三维重建。
2.根据权利要求1所述的双目三维重建的方法，其特征在于，所述的步骤C包括以下步骤步骤Cl :第一层的提取和匹配，采用阈值分割提取目标物体与图像背景的边缘线，根据左右图像分别记为LI，L2，通过提取曲线角点和线性插值的方法对LI和L2进行匹配，形成第一层；步骤C2 :其余各层的提取和匹配，完成第一层之后其余各层的提取均在上一层的基础之后进行，利用上一层的提取的特征曲线提供的基准，在上一层所分割的相对应的区域内提取特征线进行匹配，将图像进行分割成若干匹配的区域，供下一层提取和匹配；步骤C3 :如果分的层次得精度达到了三维复原的要求则结束匹配，否则返回步骤C2继续进行分层提取和匹配。
全文摘要
一种双目三维重建的方法，包括以下步骤步骤A采集图像使用两台型号相同彩色摄像机水平平行放置，使目标物体置于两台摄像机采集范围之内，其中左摄像机采集的图像为原始左图像，右摄像机采集的图像为原始又图像；步骤B相机的标定和图像校正和预处理采用棋盘法标定获得两台摄像机的内外参数，然后对原始左右图像进行校正，再对图像进行预处理；步骤C分层匹配根据图像特征线的强弱对图像进行分层特征提取和匹配；步骤D:三维重建完成达到要求精度的分层后，根据视差原理将获取的两幅图像的匹配信息计算目标物体的三维信息，采用平面插值的方法，完成三维重建。具有算法复杂度低和能非常好地实现三维重建等优点。
文档编号G06T17/00GK103065351SQ201210543958
公开日2013年4月24日 申请日期2012年12月16日 优先权日2012年12月16日
发明者徐晓, 赵林献 申请人:华南理工大学