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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明涉及一种基于多视图优化的管道三维重建方法，包括以下步骤：步骤1获取相机拍摄的贴于平面上的棋盘格模板的多角度模板图像，检测模板图像中的特征点，求解相机的内参矩阵；步骤2获取管道内部图像；步骤3对管道内部图像进行图像特征提取与初匹配；步骤4基于孪生网络与光流对图像特征提取与初匹配结果进行多视图优化；步骤5基于多视图优化结果对管道模型进行稀疏重建与稠密重建；步骤6基于重建结果对管道模型进行点云分割和几何估计；步骤7基于几何估计结果对管道模型进行纹理重建。与现有技术相比，本发明具有重建图像纹理细腻、三维场景还原效果好等优点。

主权项：1.一种基于多视图优化的管道三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1获取相机拍摄的贴于平面上的棋盘格模板的多角度模板图像，检测模板图像中的特征点，求解相机的内参矩阵；步骤2获取管道内部图像；步骤3对管道内部图像进行图像特征提取与初匹配；步骤4基于孪生网络与光流对图像特征提取与初匹配结果进行多视图优化；步骤5基于多视图优化结果对管道模型进行稀疏重建与稠密重建；步骤6基于重建结果对管道模型进行点云分割和几何估计；步骤7基于几何估计结果对管道模型进行纹理重建；所述步骤4包括：步骤4-1搭建孪生网络，两两输入图像，计算两幅图像特征点间的光流；步骤4-2将光流作为连接不同图像上特征点的边、将特征点作为点，建立图模型，最小化光流与相似度，调整每幅图像上特征点的位置；所述步骤5包括：步骤5-1基于步骤4中多视图优化结果，结合步骤1中得到的相机内参矩阵，进行三角测量、姿态估计与BA优化，提取管道场景的稀疏点云，估计每幅图像对应的相机位姿；步骤5-2进行深度图估计，利用深度图配准原理融合深度图，获得管道场景的稠密点云模型；步骤5-3对稠密点云模型进行Delaunay三角剖分，得到管道模型的网格图；所述步骤6包括：步骤6-1使用RANSAC分割点云模型，得到管道模型内部所有圆柱面的参数，所述参数包括半径r，轴线方向向量v，轴线上一点pc；步骤6-2利用所有圆柱面的参数拟合得到管道中轴线所在三维平面的方程：apx+bpy+cpz+dp＝0其中，ap，bp，cp，dp为拟合参数；使用所述步骤5得到的管道模型的网格图，得到稠密点云图，且稠密点云图中的点都在所述平面上；将所述平面作为xOy平面，将稠密点云图中的三维点坐标转换到xOy平面所在的坐标系，使得三维点坐标x,y,z中的z值为0；步骤6-3圆环面映射在xOy平面上得到圆环，所述圆环由2段圆弧组成，所述圆弧由中心点坐标xc,yc，起止弧度θs,θe和半径r唯一确定，对于圆弧上的任意一点x,y，将损失函数作为优化目标，对损失函数进行最小化优化，得到圆弧参数中心坐标及半径，其中，损失函数L2为： 其中，d2＝x-xc2+y-yc2，m为弧线上点的数量；根据圆弧参数得到圆环圆心以及内外半径，结合圆环中心弧线与圆柱面中轴线的相切关系求得圆环的起止弧度，结合步骤6-1得到的圆柱面的参数进而得到管道中轴线。

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百度查询： 同济大学 基于多视图优化的管道三维重建方法、装置及存储介质