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申请/专利权人：济宁学院
摘要：本发明公开一种顾及纹理和结构特征的平面先验优化密集匹配系统及方法，属于影像密集匹配技术领域，本发明包括以下步骤：场景纹理特征提取；场景结构特征提取；顾及纹理特征和结构特征的平面先验优化的多视密集匹配；多特征约束的深度信息分块融合，生成最终的密集点云。本发明不仅改善了弱纹理区域的密集点云质量，还能利用场景分割实现大场景的稠密重建，能够降低计算机资源和加快稠密重建速度。采用基于场景纹理特征和结构特征的平面先验辅助优化弱纹理区域的深度信息，实现弱纹理区域的深度信息的准确计算，提高密集点云的融合质量，从而得到更为精确可靠的密集点云。
主权项：1.一种顾及纹理和结构特征的平面先验优化密集匹配方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：场景纹理特征提取：基于参考影像的灰度图像，采用局部规则窗口内水平和竖直两方向的梯度绝对值之和与标准差的加权值提取参考影像对应的纹理特征；S2：场景结构特征提取：基于步骤S1提取的纹理特征进行自适应二值化处理，为参考影像生成准确的场景结构特征；S3：纹理特征感知传播下的平面先验优化的多视密集匹配：基于参考影像的场景结构特征选取不同匹配代价的匹配点作为锚点，构建Delaunay三角网并生成平面先验信息，依据纹理特征感知传播下的平面先验信息优化弱纹理区域的深度图估计，为每张影像生成准确的深度信息；S4：多特征约束的深度信息分块融合：采用多个特征作为融合约束因子，将冗余的深度信息融合生成物方三维点，生成最终的密集点云。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济宁学院 顾及纹理和结构特征的平面先验优化密集匹配系统及方法
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