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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：本发明提供一种基于单目视觉的三角化测量深度的稠密点云重建方法及系统，包括读取数据集中的图像；采用极线搜索与块匹配算法对读取到的前后帧图像中的像素点进行匹配；通过三角测量原理计算匹配好的像素点的深度值；采用高斯分布的深度滤波器对像素点的深度值进行滤波处理，保留不确定度最小的像素点的深度值；将图像分割成4*4的像素块，在每个像素块中若各个像素点的深度值均差没有超过设定的阈值，则将整个像素块看成一个点云点，若超过设定的阈值，则将块内深度值最大和最小的像素点看成两个点云点；利用相机模型将像素坐标转换到世界坐标下，结合深度信息，生成点云数据。本发明解决了现有的点云地图创建需多种传感器或者昂贵传感器的问题。

主权项：1.一种基于单目视觉的三角化测量深度的稠密点云重建方法，其特征在于，根据相机的位姿，采用单目相机结合三角化测量方法完成点云地图的创建，包括如下步骤：S1、视觉信息读取：已知相机移动轨迹，读取redom数据集中的图像；S2、采用极线搜索与块匹配算法对读取到的前后帧图像中的像素点进行匹配；所述步骤S2具体为：S21、确定极线：假设当前帧上的其中一个像素的深度在一个像素深度的最小值与最大值之间，将该最小值点与最大值点投影到下一帧图像上连成线，即为极线；S22、匹配像素点：确定极线后，采用归一化互相关的方法计算相关性，取相关性最大的块为匹配对象，归一化互相关的公式为： 其中，A表示像素块，i，j表示的是像素点的坐标值；S3、通过三角测量原理计算上述匹配好的像素点的深度值；所述步骤S3具体为：S31、计算像素点的深度值：像素点匹配完成后，采用三角化原理计算像素点的深度值，设X1，X2为两个匹配像素点的归一化坐标，则：S1X1＝S2RX2+t其中，S1、S2为两个像素点的深度值，R、t分别表示旋转矩阵、平移矩阵，通过对极约束得知参数R、t的数值；S32、再对上式左乘一个得到： 则可以直接计算得出其中一个像素点的深度值S2，同时通过S2计算得出另一个像素点的深度值S1；S4、采用高斯分布的深度滤波器对计算得到的像素点的深度值进行滤波处理，保留不确定度最小的像素点的深度值，确定像素点的深度值；所述步骤S4具体为：S41、设其中一个像素点的深度值为d，服从Pd＝Nu,k2，则每过来一帧图像均能观测到该像素点的深度；假设观测到该像素点的深度是一个高斯分布： 其中，N表示深度值服从的正态分布，正态分布的期望uobs，正态分布的方差S42、因为仅有观测方程而没有运动方程，所以深度值仅使用信息融合部分，设融合后的深度值d的分布为其中，ufuse表示深度值服从的正态分布中的期望值，表示深度值服从的正态分布的方差值，其中kobs表示计算出来的不确定度，uobs表示每一次新三角化出来的像素深度值，k表示上一帧图像像素点的不确定度，u表示上一帧图像像素点的深度值；S43、根据三角测量原理，计算不确定度，将每一个像素的深度值趋于收敛，若不确定度没有小于设定的阈值，则保留不确定度最小的像素点的深度值，确定像素点的深度值；S5、确定像素点的深度值后，将图像分割成4*4的像素块，在每个像素块中若各个像素点的深度值均差没有超过设定的阈值，则将整个像素块看成一个点云点，若超过设定的阈值，则将块内深度值最大和最小的像素点看成两个点云点；S6、利用相机模型将像素坐标转换到世界坐标下，结合深度信息，生成点云数据；所述步骤S6中的相机模型的数学模型具体为： 其中，ZPuv表示从世界坐标到像素坐标的转换，Z为像素的深度值，dx，dy表示缩放因子，cx，cy表示偏移量，f表示相机的焦距，X，Y，Z表示世界坐标，u，v，z表示像素坐标，KP表示等号前面公式的缩写；将上述的公式整理后，具体的求解公式为： Z＝d。

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