【摘要】 本发明涉及基于多视角二维图像并结合SIFT算法的三维重建方法，属于计算机多媒体技术领域。该方法包括：利用SIFT算法检测得到各视角二维图像中的特征点，并对相邻视角进行特征点匹配操作；利用对极约束，验证匹配特征点对的有效性并对特征点对的匹配情况进行修正；结合对极约束和各向同性的sobel算子，以匹配特征点对坐标为基准进行特征扩展，得到匹配特征区域；利用多视角二维图像，得到待重建物体的体素模型，并对体素模型优化，利用graph-cut方法进行求解；计算各视角匹配特征区域在空间对应的体素集合，将体素位于待重建的物体表面，作为约束条件，得到三维重建。本发明利用特征区域优化重建模型，实现低复杂度高质量的三维重建。 【专利类型】发明授权 【申请人】清华大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】100084 北京市海淀区清华园 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810103680.4 【申请日】2008-04-10 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101271582B 【公开公告日】2010-06-16 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101271582B 【授权公告日】2010-06-16 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】G06T11/00; G06T7/00; G06V10/24 【发明人】戴琼海; 李冠楠; 王好谦 【主权项内容】一种基于多视角二维图像并结合SIFT算法的三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：1)利用SIFT算法对采集的多视角二维图像进行检测，得到各视角二维图像中的特征点及其特征描述符；2)根据所述特征描述符，对相邻视角进行特征点匹配操作，得到匹配特征点对；3)利用对极约束，对所述匹配特征点对的有效性进行验证并修正匹配特征点对的坐标；4)结合对极约束和各向同性的sobel算子，以所述匹配特征点对坐标为基准进行特征扩展，得到匹配特征区域；5)利用采集的多视角二维图像，得到待重建物体可视外壳模型，并对可视外壳模型进行离散化操作，得到体素模型；6)基于graph-cut方法利用所述匹配特征区域对体素模型进行优化，实现三维重建；所述步骤3)中对匹配特征点对的有效性进行验证并修正匹配特征点对的坐标，具体包括以下步骤：31)对采集的多视角二维图像中的二维图像I1和I2中的匹配特征点对p和p′计算p在I2中对应的对极线l′，及p′到l′的距离dl；32)若dl超过阈值t，则p和p′匹配错误，将其从特征点对集合中剔除，阈值t取值范围为1-2像素；33)若dl小于阈值t，则p和p′正确匹配，并将p′坐标更新为p′到l′的投影，实现坐标修正。 【当前权利人】安徽沃孚医疗科技有限公司 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000400000624D 【被引证次数】2 【被他引次数】2.0 【家族被引证次数】50
