改进ASIFT算法的PMVS三维重建

普阳光

摘 要： 基于多视图的三维重建的特征点检测与匹配能力较差，通常使用的Harris、SIFT算法所能检测和匹配的特征点较少，误匹配的特征点数量较多。因此，提出了基于Bicular算法的自适应尺度优化结合Harris算法改进Asift算法，将改进算法BH-Asift（Bicular Harris-Asift）运用到基于PMVS的多视图三维重建系统中，改进后的算法特征点检测与匹配能力较强，生成的最终三维模型更加真实。

关键词： 多视图三维重建； 特征点检测与匹配； Asift算法； 自适应尺度优化

中图分类号：TP391.9 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2018）06-69-03

PMVS 3D reconstruction with improved Asift algorithm

Pu Yangguang

（College of Computer and Information Engineering， Henan University， Kaifeng， Henan 475000， China）

Abstract： The feature point detection and matching ability of multi-view-based three-dimensional reconstruction are poor， and the commonly used Harris and SIFT algorithms can detect and match fewer feature points， and the number of incorrectly matched feature points is large. Combining the adaptive scaling optimization algorithm based on Bicular algorithm with Harris algorithm to improve the Asift algorithm is proposed. The improved algorithm BH-Asift （Bicular Harris-Asift） is applied to the multi-view 3D reconstruction system based on PMVS. The improved algorithm has stronger ability of feature points detection and matching， and the final 3D model generated is more realistic.

Key words： multi-view 3D reconstruction； feature point detection and matching； Asift algorithm； adaptive scaling optimization

0 引言

近年來基于多视图的三维重建技术逐渐走向成熟。LM Shi等人[1]提出了一种通过对三维重建过程中场景几何信息正常性估计和多分辨率扩展的改进算法，提高了基于PMVS三维重建场景模型的真实性；赵璐璐等人[2]提出一种适用于未标定图像的准稠密立体匹配算法，该方法能更精确地进行三维重建；魏梨君等人[3]提出了结合Harris和SIFT算子的三维重建方法，该方法使用重构的匹配点能达到高的精确性，重建的目标物体更加真实；Y Wang等人[4]提出了一种用非标定摄像机捕获的视频序列来提高场景自动三维重建性能的方法；戴琼海等人[5]提出一种基于多视图的改进SIFT算法的三维重建方法，该方法对相邻视角的特征点进行匹配运算，利用极值约束来验证匹配特征点对的有效性，并校正匹配的条件；JM Morel等人[6]提出一种完全仿射不变的ASIFT特征点检测与匹配算法。本文以开封城古建筑为目标重建物体，提出了用Bicular算法并设定阈值函数，对输入视图进行自适应的尺度优化，并将ASIFT算法在多尺度下使用SIFT算法检测特征点改用Harris算法检测特征点，改进后的算法在时间效率和关键点匹配能力上效果明显。……