立体图像表面探测匹配方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及3D图像构建领域，尤其设及一种立体图像表面探测与匹配的方法及装 置。
【背景技术】
[0002] 现有的3时暴像机能够大致探测空间中的=维影像，但仍然存在视野盲区，需要通 过多机位多摄像机才能够对空间中物体的完整构型进行探测，多个摄像机的影像数据便需 要通过特定方法进行精确匹配，因此，在本文中，我们要解决的是利用感应式立体摄影机来 进行环境表面探测与匹配的问题，我们的目标是能产生一系列控制输入(类似一个伺服控 制系统），用来控制我们的摄像机，W保证摄像机可W拍摄到环境空间中所有物体的表面上 的每一个点。有了运样一个全面的覆盖后，我们就可W为整个环境空间构建一个统一的覆 盖面S。运样做的动机来自于我们想要构建关于未知环境空间的完整详细的地图一在自动 化感应式检测中非常重要的一项任务。在本文中，我们特地采用了立体摄像机来采集对任 意复杂的环境空间的表面覆盖。
【发明内容】
[0003] 为此，需要提供一种探测匹配方法，解决未知空间的探测构型问题。
[0004] 为实现上述目的，发明人提供了一种立体图像表面探测匹配方法，包括如下步骤， 利用立体摄像机探测第一立体视差图，将所述第一立体视差图反投射成=维点云，根据= 维点云生成不定向图，识别所述不定向图中的裂缝信息；
[0005] 重复在新的位姿探测新的立体视差图，根据新的立体视差图生成新的不定向图， 将多个不定向图合并、消除裂缝信息直到所述裂缝信息在不定向图中的占比低于预设的阔 值。
[0006] 具体地，所述裂缝信息包括边信息和端点信息，所述步骤在新的位姿探测新的立 体视差图包括步骤，根据边信息计算裂缝的优先探测顺序，根据端信息匹配最优探测裂缝 的表面法线，确定新的位姿为正对所述表面法线的位置。
[0007] 具体地，所述消除裂缝信息包括步骤，若在总不定向图中存在一条边满足大于一 定阔值的信息不被遮挡，则在裂缝信息中消除该条边的边信息。
[0008] -种立体图像表面探测匹配装置，包括探测模块、不定向模块、识别模块、合并模 块，
[0009] 所述探测模块用于利用立体摄像机探测第一立体视差图，
[0010] 所述不定向模块用于将所述第一立体视差图反投射成=维点云，根据=维点云生 成不定向图；
[0011] 所述识别模块用于识别所述立体视差图中的裂缝信息，
[0012] 所述探测模块还用于在新的位姿探测新的立体视差图，
[0013] 所述不定向模块还用于根据新的立体视差图生成新的不定向图，
[0014] 所述合并模块用于将多个不定向图合并、消除裂缝信息直到所述裂缝信息在不定 向图中的占比低于预设的阔值。
[0015] 具体地，所述裂缝信息包括边信息和端点信息，还包括新位姿确定模块，所述新位 姿确定模块用于，根据边信息计算裂缝的优先探测顺序，根据端信息匹配最优探测裂缝的 表面法线，确定新的位姿为正对所述表面法线的位置。
[0016] 具体地，所述合并模块还用于，若在新的立体视差图中存在一条边满足大于一定 阔值的信息不被遮挡，则在裂缝信息中消除该条边的边信息。
[0017] 区别于现有技术，上述技术方案通过单次测量确定立体视差图中的不明区域(裂 缝)有针对性地设计新的探测位姿对裂缝进行再度探测，将多个探测点的信息合并，完成位 置空间地图的探索。上述方法显著提高了效率，解决了未知空间构型探测的效果。
【附图说明】
[0018] 图1为本发明【具体实施方式】所述的立体图像表面探测匹配方法流程图；
[0019] 图2为本发明【具体实施方式】所述的立体像素对和视差影像构建图结构的结果示意 图；
[0020] 图3为本发明【具体实施方式】所述的裂缝的生成示意图；
[0021 ]图4为本发明【具体实施方式】所述的两个图结构的合并过程示意图；
[0022] 图5为本发明【具体实施方式】所述的能见度测试示意图；
[0023] 图6为本发明【具体实施方式】所述的立体图像表面探测匹配装置模块图。
[0024] 附图标记说明：
[00巧]600、探测模块；
[00%] 602、识别模块；
[0027] 604、不定向模块；
[00巧]606、合并模块；
[00巧]608、新位姿确定模块。
【具体实施方式】
[0030] 为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，W下结合具体实 施例并配合附图详予说明。
[0031] 1、技术背景
[0032] 本文所采取的方法建立在了几个明确的假设之上：
[0033] 假设我们拥有关于摄像机每时每刻的位姿的精确信息一基于立体像对的使用W 及即时定位与地图构建技术（SLAM)和运动中恢复结构技术（Struc化re from motion)的发 展现状，运是一个合理的假设。
[0034] 尽管覆盖面S是非常复杂的，并有自相交的可能性，我们对环境空间只有两项限制 条件：1)我们要求环境空间在拓扑上是连贯的（topologically connected)，也就是说没有 流动物体。2)从实用性角度出发，我们要求对于每一个覆盖面S中的点P来说都存在一个摄 像机位姿，使得P在被投射进立体视差地图后是四相连的(four-connected)。
[0035] 2、总体思路
[0036] 本文所采取的方法总体思路如下：
[0037] 首先利用所观察到的像素点，我们构建一个W运些像素点为端点的非平面图，也 就是一个立体视差地图。根据相邻端点间在脑3空间中的欧几里德距离，我们在立体视差地 图中会将所有相邻端点用（与欧几里德距离成比例）加过权的边相连起来一将立体像素= 角网格化形成空间中的相应位置。当摄像机拍摄了新的影像后，我们会将新的信息囊括进 立体视差地图，使得更新过的地图在任何时候任意两个节间的边都与相应像素点间的最小 欧几里德距离是一致的。同时，通过探测和排列图中一维"裂缝"（近距离中大权重边的集 合)的"开裂"严重程度，计划出一条空间中连续的轨迹，来指导摄像机移动调整到一个新的 位姿从而能得到"裂缝"中之前被隐藏的绝大部分信息影像，W将"裂缝"填补起来。运样一 个位姿调整的过程会一直持续直到图中再没有显著的"裂缝"后才会停下来。
[0038] 图1阐释了由典型的立体像素对和视差影像构建图结构的结果。（a)是输入的左侧 影像沪（对应的右侧影像沪没有展示出来）。（b)展示了对沪和戸应用立体处理后得到的 视差影像公，越暗的像素点离摄像机越远。（C)则是通过将有效的视差值=角网格立体化得 到的点云。（d)展示了图像结构的细节一边的颜色由其权重决定:绿色代表了低权重边（即 连接欧几里德距离相对小的像素点的边），而红色则代表了高权重边（即连接欧几里德距离 相对大的像素点的边）。
[0039] 3、具体方法
[0040] 3.1符号规范
[0041 ]本文使用的符号规范如下。
[0042] 在时间i时一个六自由度摄像机位姿(6 DoF camera pose)是 [00创斬=乂, y, Z,巧巧g r
[0044] 而在吸3空间的点则是
[0045] P= [Px，Py，Pz]T
[0046] 立体像素相机拍到的左侧与右侦膨像由沪和沪来表示。一个左侦膨像中，对应行 列为[r，cf的像素点由^，c表示，左侧影像中的像素点同理。从摄像机位姿Cl拍摄到的左侧 影像由i沪来表示。
[0047] 接下来请参阅图1，为本发明的一种立体图像表面探测匹配方法流程图。W下将结 合具体的小节对本发明方法进行说明。