单目视频图像序列三维重建方法

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2024.12.002

摘要/Abstract

摘要：

针对单目场景下的三维重建，由于运动模糊和小基线图像的存在导致图像模糊、特征点匹配低、重建精度差等问题，提出一种单目视觉系统的三维重建方法.首先，根据图像的边缘信息利用小波变换检测原始数据中的模糊图像并剔除，通过几何鲁棒性准则筛选出宽基线图像，得到用于三维重建的清晰图像；其次，提出了基于区域划分的错误匹配特征点剔除算法，剔除重复匹配和错误匹配特征点；最后，提出3种不同区域增长方式获取更多特征点进行三维点计算.结果表明，提出的方法有效地去除了错误匹配特征点，提高了特征点匹配的准确率，获得了更多的点云数量，提高了重建模型的精度和完整度.

关键词: 三维重建, 关键帧筛选, 特征提取, 稀疏稠密化, 区域增长

Abstract:

For 3D reconstruction in uncalibrated monocular scene， due to the existence of motion blur and small baseline image， there are still problems such as blurred image， low feature matching， and reconstruction accuracy. A 3D reconstruction method of monocular vision system is proposed. Firstly， the fuzzy image in the original data is detected and removed by wavelet transform algorithm according to the edge information of the image， and the wide baseline image is screened by geometric robustness criterion to obtain clear images for 3D reconstruction. Then， an algorithm for eliminating mismatched feature points based on region division is proposed to eliminate repeated matching and mismatched feature points. Finally， three different regional growth methods are proposed to obtain more feature points for three‑dimensional point calculation. The results show that the proposed method can effectively remove mismatched feature points， improve the accuracy of feature point matching， obtain more point clouds， and improve the integrity and accuracy of the reconstructed model.

Key words: 3D reconstruction, key frame screening, feature extraction, sparse and dense, regional growth

中图分类号:

TP 391.4

沙晓鹏, 曹加奇, 李文静, 秦晔. 单目视频图像序列三维重建方法[J]. 东北大学学报（自然科学版）, 2024, 45(12): 1680-1687.

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图/表 14

图1 单目视觉系统三维重建流程图

Fig.1 Flowchart of 3D reconstruction for monocular vision system

图2 模糊图像和关键帧图像筛选算法

Fig.2 Blurred image and key frame image screening algorithm

图3 基于区域划分的错误匹配特征点剔除算法流程图

Fig.3 Flow chart of error‑matching feature point elimination algorithm based on region division

图4 区域增长示意图

Fig.4 Schematic diagram of region growing

图5 实验目标数据采集

Fig.5 Experimental target data acquisition

表1 模糊图像剔除与关键帧筛选

Table 1 Fuzzy image elimination and key frame screening

筛选方法	总图像	模糊图像	清晰图像	非关键帧	关键帧
Harr+对应约束	278	66	212	74	138
Harr+SSIM	278	66	212	53	159
本文方法	278	66	212	37	175

图6 特征点匹配结果（a）—初始匹配；（b）—RANSAC结果；（c）—本文方法.

Fig.6 Feature point matching results

表2 特征匹配对比

Table2 Comparison of feature matching

图像数据	方法	初始匹配/个	去重后/个	正确匹配点/个	正确率/%	时间/s
LUsphinx^[12]	RANSAC	1 311	1 311	602	46	7
LUsphinx^[12]	本文方法	1 311	856	832	63	4
Golden_statue^[13]	RANSAC	5 386	5 386	2 950	55	23
Golden_statue^[13]	本文方法	5 386	5 184	4 281	79	15
本文图像数据	RANSAC	2 133	2 133	405	19	10
本文图像数据	本文方法	2 133	1 800	1 057	50	6

图7 LUsphinx稀疏三维点云重建结果（a）—SFM方法；（b）—本文方法RG4；（c）—本文方法RG8；（d）—本文方法RG16.

Fig.7 LUsphinx sparse 3D point cloud reconstruction results

图8 Golden_statue稀疏三维点云重建结果（a）—SFM方法；（b）—本文方法RG4；（c）—本文方法RG8；（d）—本文方法RG16.

Fig.8 Golden_statue sparse 3D point cloud reconstruction results

表3 稀疏三维点云重建数据

Table 3 Sparse 3D point cloud reconstruction data

方法	LUsphinx稀疏点云	Golden_statue稀疏点云
文献[12-13]	32 668	39 950
SFM方法	67 488	15 347
本文方法（RG4）	114 254	27 712
本文方法（RG8）	113 381	27 483
本文方法（RG16）	137 854	32 886

图9 稠密三维点云重建结果（a）—SFM和PMVS；（b）—本文方法.

Fig.9 Dense 3D point cloud reconstruction results

表4 稠密三维点云重建数据

Table 4 Dense 3D point cloud reconstruction data

参数指标数据	方法	点云/个	增加点云数/个	重建时间/s	RMSE	Hausdorff距离
LUsphinx^[12]	PMVS^[14]	352 899	29 844	303	0.108 399	0.108 399
LUsphinx^[12]	本文方法	382 743	29 844	645	0.108 399	0.108 399
Golden_statue^[13]	PMVS^[14]	104 557	42 418	83	0.048 637	0.016 452
Golden_statue^[13]	本文方法	146 975	42 418	179	0.048 637	0.016 452

图 10 稠密三维点云表面网格重建（a）—SFM和PMVS；（b）—本文方法.

Fig.10 Dense 3D point cloud surface mesh reconstruction

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