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1、一種快速多視拼接方法研究摘要:針對3D掃描測量領(lǐng)域自動(dòng)化水平不高，測量不穩(wěn)定，測量誤差較大的現(xiàn)狀，在雙目結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)基于空間點(diǎn)相對距離不變性的多視拼接中，提出了一種基于三角約束和全局優(yōu)化的多視拼接方法。該方法包括：匹配標(biāo)記點(diǎn)時(shí)對由點(diǎn)距約束求得的可能匹配點(diǎn)加入三角約束，去除誤匹配點(diǎn)；初次拼接后，根據(jù)求得的重心用最小二乘法進(jìn)行全局優(yōu)化，得到優(yōu)化后的拼接矩。通過VC++，OpenCV等工具的算法實(shí)現(xiàn)表明：該方法能夠較好地抑制累積誤差，拼接方法穩(wěn)定、快速，能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化拼接。關(guān)鍵詞：雙目結(jié)構(gòu)光測量；點(diǎn)距不變性
2、；多視拼接；三角約束；全局優(yōu)化中圖分類號：TP274.5文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2015)09-0245-04Abstract：Themeasurementtechnologyof3Dscanninginautomationlevelislow，itsmeasurementprocessisnotstable，andthemeasurementerrorislarge.Aftertheprincipleofbinocularstructuredlightmeasurementwas
3、analyzed，matchthemarkedpointtomulti-viewregistrationbasedontherelativedistanceofanytwomarkedpointinspaceisunchanged.Amulti-viewregistrationisproposedusingtriangleconstraintandglobaloptimization.Themethodincludes：removethefalsematchingpointsinpossiblemat
4、chingpointsbyjoiningtripleconstraint；afterthefirstregistration，usethecenterofmarkingpointstoglobaloptimizationthoughleastsquaresprinciplemethod.ThealgorithmiswrittenbyVC++andOpenCV,andthealgorithmiscarriedoutbyexperimentstest.Themeasurementresultsshowth
5、atthismethodhasadvantageofrestraintheaccumulationerror,keepuptheprocessstable，fastandautomatic.Keywords：binocularstructuredlightmeasurement；relativedistanceunchanged；multi-viewregistration；triangleconstraint；globaloptimization3D掃描測量可獲得真實(shí)場景的高精度3D數(shù)據(jù)，多視數(shù)據(jù)的
6、自動(dòng)匹配［1］和拼接［2］是其關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其中的精準(zhǔn)性、實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定可靠性是難點(diǎn)。早期的多視拼接方法基于輔助硬件設(shè)備來完成，最著名方法為利用旋轉(zhuǎn)平臺(tái)［3-4］來獲取物體的旋轉(zhuǎn)和平移向量［5-6］。該類方法雖然有較高的精度，但其對于機(jī)械加工的要求較高，測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，系統(tǒng)成本高，不利于應(yīng)用推廣。后來的多視拼接方法基本通過軟件算法來實(shí)現(xiàn)，主要方法有特征拼接［7-8］和標(biāo)記點(diǎn)拼接［9-10］。特征拼接通過獲得的圖像數(shù)據(jù)提取出具有一定特征的細(xì)節(jié)來對應(yīng)匹配，該方法對于特征豐富的被測物較有效，對于特征信息不明顯的
7、被測物則適用性不足。標(biāo)記點(diǎn)拼接通過測量前在被測物體表面上或被測物周圍粘貼標(biāo)記點(diǎn)［11］，通過這些標(biāo)記點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)多視拼接。該方法成本小，方便簡捷，處理過程的自動(dòng)化程度高，能夠保證拼接的精度。針對該方法，徐曉棟等［12］提出基于任意兩點(diǎn)間的相對距離不變的特征，引入“不太可能發(fā)生的小概率事件”方式進(jìn)行多視拼合，其方法在點(diǎn)距出現(xiàn)等邊三角形和等腰三角形時(shí)，會(huì)出現(xiàn)標(biāo)記點(diǎn)匹配錯(cuò)誤，需人工改正，影響處理效率。周波等［13］應(yīng)用搜索標(biāo)記點(diǎn)同構(gòu)子圖的方法進(jìn)行多視拼合，該方法存在累積誤差影響點(diǎn)云拼接質(zhì)量。本文利用三角約束和全
8、局優(yōu)化的方法進(jìn)行多視拼合，由單次測量獲得的標(biāo)記點(diǎn)集得到距離矩陣，以標(biāo)記點(diǎn)的距離空間不變量為依據(jù)篩選出可能的匹配點(diǎn)對再由三角約束對可能的匹配點(diǎn)對進(jìn)行篩選，去除誤匹配點(diǎn)對。對不同視圖中的標(biāo)記點(diǎn)正確匹配后，通過四元素法解算多視間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣以完成初次多視拼合。最后對拼合的多視數(shù)據(jù)進(jìn)行全局優(yōu)化，消除累積誤差。1雙目結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)雙目結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)由雙目立體視覺測量系統(tǒng)與結(jié)構(gòu)光測量系統(tǒng)組合而成，其中雙目立體視覺基于視差原理，由左右相機(jī)采集的圖像獲取被測物體的三維
