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申请/专利权人：安徽省农业科学院农业经济与信息研究所

摘要：本发明公开一种基于直线采样和直线约束的养殖舍内场景三维重建方法，为充分利用隐式三维重建的优势，采用基于神经辐射场和体渲染的框架来对来养殖舍内环境进行室内场景的三维重建，为减少基于隐式表示的养殖舍内环境三维重建容易出现几何扭曲和变形的问题，增加几何先验作为额外的约束，包括深度和法线约束，为提高室内场景的重建质量，增加一个额外的直线特征作为约束对体渲染进行正则化处理来进一步提高养殖舍内环境重建质量，本发明避免养殖舍内环境三维重建出现几何扭曲和变形的问题。

主权项：1.一种基于直线采样和直线约束的养殖舍内场景三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取养殖舍内不同视角的视角彩色图像，采用立体匹配算法Colmap计算每一个图像对应的相机姿态T；利用相机姿态T对不同视角的信息进行融合得到初始点云模型M；根据融合得到的初始点云模型M，利用估计的相机姿态T，把点云模型M反投影到每个视口得到视口对应的深度图D；步骤2、对步骤1所得的原始的多视角彩色图像进行去噪和锐化预处理；步骤3、对于预处理后的图像，采用基于单幅图像的法线估计法获得每张彩色图像对应的法线图N；步骤4、将步骤1的多个原视角图像输入神经辐射场NeRF得到三维重建模型，同时将法线图N和深度图D作为额外几何约束，对三维重建模型进行正则化处理，具体方法为：步骤4.1、对于输入的多视角图像进行随机点采样以及体渲染；步骤4.2、对输入的多视角图像进行线特征检测，得到每幅彩色图像上的所有直线特征，然后利用特征匹配算法对相邻视角的图像进行直线匹配，所述相邻视角是指在旋转角度不超过15度或移动距离不超过0.5米内的所有视口中，进行随机采样一个视口作为当前视口的辅助视口；步骤4.3、点采样损失函数：先在每个当前视口随机的采样1024个像素点，利用NeRF和体渲染计算渲染出每个像素点的颜色值、深度值和法线值，然后利用渲染出来的颜色，深度值和法线值与原始彩色图以及深度值和法线值作为监督来保证渲染生成的颜色；此处要求颜色一致性、深度一致性和法线一致性约束，从而对NeRF的参数进行训练；步骤4.4、线采样损失函数：在点采样的同时，对每幅图像上直线检测的直线特征中每次随机的采样10条直线作为新特征；利用落在直线上的所有像素点根据步骤4.3点采样计算每个颜色、深度和法线，并利用点采样损失对颜色、深度和法线进行有约束，同时由于所有采样点落在同一条直线上，加入直线约束，使得所有采样点在三维空间中的投影点应该是共线的。

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百度查询： 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所 基于直线采样和直线约束的养殖舍内场景三维重建方法