一种基于双目视觉的三维重建方法与流程

技术特征：
1.一种基于双目视觉的三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、通过双目相机获取物体的第一图像和第二图像；s2、将所述第一图像进行高斯下采样得到第一高斯金字塔，将所述第二图像进行高斯下采样得到第二高斯金字塔；s3、确定出所述第一高斯金字塔中所有图像中每一个像素点的匹配代价值，确定出所述第二高斯金字塔中所有图像中每一个像素点的匹配代价值；s4、基于所述匹配代价值确定每一个像素点的代价聚合值，并根据所述代价聚合值进行时差计算获得所述物体的三维空间坐标；s5、根据所述三维空间坐标完成所述物体的三维重建。2.如权利要求1所述的基于双目视觉的三维重建方法，其特征在于，所述步骤s2中的将所述第一图像进行高斯下采样得到第一高斯金字塔具体包括以下分步骤：s211、将所述第一图像扩大一倍得到第一基础图像，并对所述第一基础图像进行不同级别的高斯模糊；s212、将每一个级别的高斯模糊下的图像集合在一起作为所述第一图像的第一个八度；s213、将所述第一图像的第一个八度中最模糊的图像的长和宽分别缩短一倍作为基础图像；s214、根据所述基础图像确定出第一图像的第二个八度；s215、根据所述第一图像的第二个八度确定出所述第一图像的第三个八度、所述第一图像的第四个八度直到所述第一图像的第n个八度；s216、将所有所述第一图像的八度组合在一起作为所述第一高斯金字塔。3.如权利要求1所述的基于双目视觉的三维重建方法，其特征在于，所述步骤s2中的将所述第二图像进行高斯下采样得到第二高斯金字塔具体包括以下分步骤：s221、将所述第二图像扩大一倍得到第二基础图像，并对所述第二基础图像进行不同级别的高斯模糊；s222、将每一个级别的高斯模糊下的图像集合在一起作为所述第二图像的第一个八度；s223、将所述第二图像的第一个八度中最模糊的图像的长和宽分别缩短一倍作为基础图像；s224、根据所述基础图像确定出所述第二图像的第二个八度；s225、根据所述第二图像的第二个八度确定出所述第二图像的第三个八度、所述第二图像的第四个八度直到所述第二图像的第m个八度；s226、将所有所述第二图像的八度组合在一起作为所述第二高斯金字塔。4.如权利要求1所述的基于双目视觉的三维重建方法，其特征在于，具体通过如下公式确定出所述第一高斯金字塔中所有图像中每一个像素点的匹配代价值，以及确定出所述第二高斯金字塔中所有图像中每一个像素点的匹配代价值：式中，c0为匹配代价值，c
censt
(p，d)为像素p在视差为d时的census变换匹配代价值，c
ad
(p，d)为像素p在视差为d时的ad变换匹配代价值，c
grad
(p，d)为像素p在视差为d时的梯度变换匹配代价值，exp为常数e的指数，λ
c
、λ
ad
、λ
g
分别为census变换、ad变换、梯度变换的系数。5.如权利要求4所述的基于双目视觉的三维重建方法，其特征在于，在每一幅图像中设置窗口，并确定窗口内所有像素点的匹配代价值，从而确定所有图像中每一个像素点的匹配代价值。6.如权利要求5所述的基于双目视觉的三维重建方法，其特征在于，所述窗口内的中心点的匹配代价值确定方法包括如下步骤：a1、确定出所述窗口内除了中心点外所有像素点的匹配代价值的平均值；a2、确定出所述窗口内中心点的匹配代价值；a3、确定出所述平均值和所述窗口内中心点的匹配代价值的差值，并取所述差值的绝对值；a3、设置一个阈值，并根据所述阈值和所述绝对值更新所述窗口内中心点的匹配代价值。

技术总结
本发明公开了一种基于双目视觉的三维重建方法，通过双目相机获取物体的第一图像和第二图像，然后将所述第一图像进行高斯下采样得到第一高斯金字塔，将所述第二图像进行高斯下采样得到第二高斯金字塔，确定出所述第一高斯金字塔中所有图像中每一个像素点的匹配代价值，确定出所述第二高斯金字塔中所有图像中每一个像素点的匹配代价值，基于所述匹配代价值确定每一个像素点的代价聚合值，并根据所述代价聚合值进行时差计算获得所述物体的三维空间坐标，根据所述三维空间坐标完成所述物体的三维重建，能够准确的对物体进行三维重建，且结构简单、成本较低。成本较低。成本较低。


技术研发人员：李纯明 吴玉晗
受保护的技术使用者：电子科技大学
技术研发日：2021.08.09
技术公布日：2021/11/4