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摘要：本发明公开了一种基于双目摄像头捕获运动物体的单帧三维重建方法，具体为：1：双目摄像头拍摄标定板图片进行相机标定；2：对单帧画面进行滤波，生成两个灰度值矩阵；3：灰度值矩阵应用拉普拉斯算子检测边缘，生成边缘点矩阵；4：对两个灰度值矩阵应用Sobel算子计算各自的梯度幅值矩阵和梯度方向矩阵；5：对边缘点矩阵应用非极大值抑制算法，生成最新边缘点矩阵；6：检测最新边缘点矩阵内边缘点数量是否达到输出阈值，若是则执行步骤8，否则执行步骤2至步骤3后再执行步骤7；7：对相邻两帧内生成的边缘点矩阵进行耦合，耦合后执行步骤6；8：对所生成的最新边缘点矩阵再加入世界坐标系，构建三维点云。

主权项：1.基于双目摄像头捕获运动物体的单帧三维重建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：使用双目摄像头拍摄标定板图片进行相机标定，计算出双目摄像头的旋转矩阵E和平移矩阵H，从而计算出双目摄像机的位置矩阵[E|H]；步骤2：对当前帧画面进行高斯函数计算，从而生成灰度值矩阵Si,其中i＝1,2；1表示左单目相机对应的图像，2表示右单目相机对应的图像；步骤3：采用拉普拉斯算子检测灰度值矩阵的边缘生成边缘点矩阵Mi；步骤4：对灰度值矩阵采用Sobel算子，计算出第i个图像中坐标为x,y的像素点的梯度幅值Fix,y和梯度方向θix,y，并将所有像素点的梯度幅值结合构成梯度幅值矩阵Fi，将所有像素点的梯度方向结合构成梯度方向矩阵θi；步骤5：基于步骤4中每个元素的梯度幅值和梯度方向，采用非极大值抑制算法更新边缘点矩阵，得到最新边缘点矩阵；步骤6：判断最新边缘点矩阵中边缘点数量是否达到输出阈值T，若是则转步骤8；否则将下一帧画面作为当前帧画面，并执行步骤2和步骤3，然后转步骤7；步骤7：将当前帧边缘点矩阵与上一帧对应的最新边缘点矩阵耦合，得到当前帧的最新边缘点矩阵，并转步骤6；步骤8：将最新边缘点矩阵与双目摄像机的位置矩阵[E|H]融合，生成空间重建矩阵，并将空间重建矩阵中的元素还原到世界坐标系中，根据梯度幅值矩和梯度方向矩阵生成空间方向幅值重建矩阵，将该空间方向幅值重建矩阵还原到世界坐标系中，从而得到主体的运动幅值和运动方向，然后利用迭代最近点算法进行噪声抑制。

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百度查询： 南京信息工程大学 基于双目摄像头捕获运动物体的单帧三维重建方法