稀疏点云的相关性图像的确定方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种稀疏点云的相关性图像的确定方法、装置、设备及介质，该方法包括：将参考图中的稀疏点向目标图中进行投影，以得到投影点；将所述投影点按照预设规则映射到目标网格中，以得到映射点在所述目标网格中的位置；根据所述位置计算目标区域率；根据所述稀疏点和相机的位置关系计算目标角度；根据所述目标区域率和所述目标角度确定相关性图像。本发明专利技术通过根据参考图中的稀疏点的目标参考率和由稀疏点与相机的位置关系计算得到的目标角度确定稀疏点云的相关性图像，实现了准确高效的从参考图中确定相关性图像的技术效果，进而解决了现有技术中稀疏重建后选取的相关性图像质量较差从而不利于后续稠密点云构建的技术问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
稀疏点云的相关性图像的确定方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种稀疏点云的相关性图像的确定方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着三维重建技术在各领域展现出不可替代性，对于三维重建的精确度要求越来越高，当前通常采用点云描述三维模型，点云被定义为目标表面特性的海量点集合，可简单理解为在获取物体表面每个采样点的空间坐标后众多特征点的集合，采集的点云越密集，创建的3D结构的细节和属性越多。在三维重建的过程中包含稀疏重建、选择相关性图像和通过MVS过程形成稠密点云的步骤，基于参考图选取相关性图像是后续MVS过程的基础。
[0003]现有技术尚未给出在三维重建的过程中，能够在参考图中选取高质量、有利于后续计算的相关性图像的方法。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术的在三维重建时无法在参考图中选取高质量、有利于后续计算的相关性图像的技术问题，本专利技术提供一种稀疏点云的相关性图像的确定方法、装置、设备及介质。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种稀疏点云的相关性图像的确定方法，包括：
[0006]将参考图中的稀疏点向目标图中进行投影，以得到投影点；
[0007]将所述投影点按照预设规则映射到目标网格中，以得到映射点在所述目标网格中的位置；
[0008]根据所述位置计算目标区域率；
[0009]根据所述稀疏点和相机的位置关系计算目标角度；
[0010]根据所述目标区域率和所述目标角度确定相关性图像。
[0011]进一步的，将参考图中的稀疏点向投影到目标图中进行投影，包括：
[0012]根据参考图中稀疏点的姿态信息将所述稀疏点向投影到目标图中进行投影。
[0013]进一步的，将参考图中的稀疏点向投影到目标图中进行投影，还包括：
[0014]删除投影到所述目标图的有效范围外的所述稀疏点。
[0015]进一步的，所述将所述投影点按照预设规则映射到目标网格中，包括：
[0016]将所述投影点按照变换公式映射到目标网格中；
[0017]其中，所述变换公式为所述映射点的坐标为所述投影点的坐标为w
i
为所述目标图的长度，h
i
为所述目标图的高度，w
g
为所述目标网格的长度，h
g
为所述目标网格高度，w
g
∈[5，100]，h
g
∈[5，100]。
[0018]进一步的，根据所述位置计算目标区域率，包括：
[0019]获取所述位置的映射点数量，根据所述映射点数量确定所述位置的得分；
[0020]具体的，将单个网格中映射点的数量作为该网格位置的得分。
[0021]根据所述得分计算所述目标区域率；
[0022]其中，所述目标区域率(a
k
，b
k
)表示所述网格位置，S(a
k
，b
k
)表示所述网格位置的得分。
[0023]进一步的，所述根据所述稀疏点和相机的位置关系计算目标角度，包括：
[0024]根据所述相机的中心位置和所述稀疏点确定光线方向；
[0025]根据所述光线方向确定相邻所述光线方向之间的夹角；
[0026]根据所述夹角计算所述目标角度；
[0027]其中，所述目标角度n为所述稀疏点的总数量，α
r
为第r个夹角。
[0028]进一步的，所述根据所述目标区域率和所述目标角度确定相关性图像，包括：
[0029]当所述目标区域率小于预设区域率且所述目标角度小于预设角度时，将所述参考图作为所述相关性图像。
[0030]第二方面，本专利技术提供一种稀疏点云的相关性图像的确定装置，包括：
[0031]投影点获取模块，用于将参考图中的稀疏点向目标图中进行投影，以得到投影点；
[0032]映射结果获取模块，用于将所述投影点按照预设规则映射到目标网格中，以得到映射点在所述目标网格中的位置；
[0033]区域率计算模块，用于根据所述位置计算目标区域率；
[0034]目标角度计算模块，用于根据所述稀疏点和相机的位置关系计算目标角度；
[0035]相关性图像获取模块，用于根据所述目标区域率和所述目标角度确定相关性图像。
[0036]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第二方面提供的稀疏点云的相关性图像的确定方法的步骤。
[0037]第四方面，本专利技术提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第二方面提供的稀疏点云的相关性图像的确定的步骤。
[0038]本专利技术通过将参考图中的稀疏点向目标图中进行投影，以得到投影点；将所述投影点按照预设规则映射到目标网格中，以得到映射点在所述目标网格中的位置；根据所述位置计算目标区域率；根据所述稀疏点和相机的位置关系计算目标角度；根据所述目标区域率和所述目标角度确定相关性图像。本专利技术通过根据参考图中的稀疏点的目标参考率和由稀疏点与相机的位置关系计算得到的目标角度确定稀疏点云的相关性图像，实现了准确高效的从参考图中确定相关性图像的技术效果，进而解决了现有技术中稀疏重建后选取的相关性图像质量较差从而不利于后续稠密点云构建的技术问题。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本
专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]图1为本专利技术实施例提供的稀疏点云的相关性图像的确定方法的流程示意图；
[0041]图2为本专利技术实施例提供的对稀疏点进行投影和映射的示意图；
[0042]图3为本专利技术实施例提供的根据稀疏点和相机位置获取夹角的示意图；
[0043]图4为本专利技术实施例提供的稀疏点云的相关性图像的确定装置的结构框图；
[0044]图5为本专利技术实施例提供的设备结构示意图。
具体实施方式
[0045]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0046]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种稀疏点云的相关性图像的确定方法，其特征在于，包括：将参考图中的稀疏点向目标图中进行投影，以得到投影点；将所述投影点按照预设规则映射到目标网格中，以得到映射点在所述目标网格中的位置；根据所述位置计算目标区域率；根据所述稀疏点和相机的位置关系计算目标角度；根据所述目标区域率和所述目标角度确定相关性图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将参考图中的稀疏点向投影到目标图中进行投影，包括：根据参考图中稀疏点的姿态信息将所述稀疏点向投影到目标图中进行投影。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将参考图中的稀疏点向投影到目标图中进行投影，还包括：删除投影到所述目标图的有效范围外的所述稀疏点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述投影点按照预设规则映射到目标网格中，包括：将所述投影点按照变换公式映射到目标网格中；其中，所述变换公式为所述映射点的坐标为所述投影点的坐标为w
i
为所述目标图的长度，h
i
为所述目标图的高度，w
g
为所述目标网格的长度，h
g
为所述目标网格高度，w
g
∈[5,100],h
g
∈[5,100]。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述位置计算目标区域率，包括：获取所述位置的映射点数量，根据所述映射点数量确定所述位置的得分；根据所述得分计算所述目标区域率；其中，所述目标区域率(a
k
,b
k
)表示所述网格位置，S(...

【专利技术属性】
技术研发人员：由清圳，
申请(专利权)人：埃洛克航空科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：