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申请/专利权人：珠海深圳清华大学研究院创新中心
摘要：本发明涉及一种基于赋权连接图的增量式运动恢复结构的方法，基于图像间立体匹配质量的连接图权重因子，创建赋权连接图，在赋权连接图中边的权重的基础上，搜索度数感知的最佳初始种子对；根据赋权视角连接图中已重建顶点的连通性构建下一张最佳图像候选集，设计基于顶点度数与特征点分布的图像评价函数对图像候选集中的所有图像评分，选取评分最高的图像作为下一张最佳图像，再通过三角化与光束平差步骤获得三维点云。本发明提供的方法提高了三维重建方法的点云生成数量，且平均耗时要比其他算法更低。因此在保证了目标重建的完整性和重建效果的同时，在算法效率上取得了明显的领先优势，可满足多人可穿戴摄像设备的三维重建的应用需求。
主权项：1.一种基于赋权连接图的增量式运动恢复结构的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，通过多人可穿戴摄像设备采集某个场景的多幅图像，构成图像集合；步骤2，通过图像特征提取与匹配算法获得图像集合中各图的匹配的特征点数量；步骤3，基于图像集合中的匹配的特征点数量获得特征点数量权重因子，基于相对旋转角度建立相对旋转角度权重因子，结合特征点数量权重因子和相对旋转角度权重因子建立图像匹配权重因子，构建赋权连接图；步骤4，将赋权连接图中图像对作为初始种子对的优先级，通过设立度数因子作为初始种子对选择的优先级评价标准，进而选择最高优先级的初始种子对，并通过三角化与光束平差得到最高优先级的初始种子对的三维点云，并将其作为初始三维点云；步骤5，根据赋权连接图中已重建顶点的连通性构建下一张最佳图像候选顶点集，设计基于顶点度数与特征点分布的图像评价函数对图像候选集中的所有图像评分，选取评分最高的图像作为下一张最佳图像，并获得最佳图像对应的三维点云，加入到初始三维点云中；步骤6，通过步骤4的方法得到多人可穿戴摄像设备获取的某个场景的多幅图像中的最优的初始种子对，再通过步骤5的方法不断迭代，最终获得满足需求的整体场景的三维重建结果。
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百度查询： 珠海深圳清华大学研究院创新中心 一种基于赋权连接图的增量式运动恢复结构的方法
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