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一种优化图像添加次序的增量式运动恢复结构方法 

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申请/专利权人:西北工业大学

摘要:本发明公开了一种优化图像添加次序的增量式运动恢复结构方法,包括:获取多视点图像;该多视点图像包括多张图像;利用SIFT算法检测每张图像的特征点,并以每两张图像为图像对,基于特征点确定每个图像对间的匹配点;针对每个图像对,基于其匹配点利用RANSAC算法求取最优基础矩阵;在该图像对间的各对匹配点中,满足该最优基础矩阵约束的匹配点对数C最多;将图像对的匹配点对数C与图像对的匹配点总对数的比值,作为图像对的匹配分数;执行增量式运动恢复结构SFM方法;其中,选用匹配分数最高的图像对作为初始图像对,并基于图像对的匹配分数确定新增图像。本发明具有较高三维重构精度,可恢复出被拍摄对象的更多细节。

主权项:1.一种优化图像添加次序的增量式运动恢复结构方法,其特征在于,包括:获取相机拍摄的多视点图像;所述多视点图像包括多张图像;利用SIFT算法检测每张图像的特征点,并以每两张图像为图像对,基于所检测的特征点确定每个图像对间的匹配点;针对每个图像对,基于其匹配点利用RANSAC算法求取最优基础矩阵;其中,在该图像对间的各对匹配点中,满足该最优基础矩阵约束的匹配点对数C最多;将图像对的所述匹配点对数C与图像对的匹配点总对数的比值,作为图像对的匹配分数;执行增量式运动恢复结构SFM方法;其中,选用匹配分数最高的图像对作为初始图像对,并基于图像对的匹配分数确定新增图像;其中,基于所检测的特征点确定每个图像对间的匹配点,包括:计算该图像对间的每2个特征点的欧式距离,得到计算结果;针对每个特征点,若所述计算结果中与该特征点相关的最小欧式距离和次小欧式距离的比值小于预设的第一阈值,则将与所述最小欧式距离相关的另一特征点确定为所针对特征点的初始匹配点;将该图像对中互为初始匹配点的各对特征点作为该图像对间的匹配点;针对每个图像对,基于其匹配点利用RANSAC算法求取最优基础矩阵,包括:A、初始化迭代次数并设置迭代次数上限;B、随机选取该图像对的8对匹配点作为随机样本,基于该随机样本计算该图像对的一个基础矩阵;C、基于所计算的基础矩阵,计算该图像对的每对匹配点到对应极线的距离;D、将计算出的每个距离与预设的第二阈值进行比较,若小于所述第二阈值,将具有该距离的一对匹配点记为内点,否则不记为内点;统计本次迭代中的内点个数,然后结束本次迭代并将迭代次数加1;E、判断当前迭代次数是否达到所述迭代次数上限;若未达到,返回步骤B;若已达到,将内点个数最大的一次迭代中所计算的基础矩阵作为该图像对的最优基础矩阵。

全文数据:

权利要求:

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