本申請涉及三維視覺算法，具體涉及一種無序影像位姿恢復方法及裝置。

背景技術：

1、影像位姿態(tài)恢復是三維視覺算法中的一種基礎算法，在許多應用比如影像三維重建，影像視覺重定位中有著非常重要的用途。傳統(tǒng)的影像位姿恢復算法如sfm(structurefrom?motion)已經經過廣泛的實踐驗證且衍變出許多算法變種如增量式sfm(incrementalstructure?from?motion)和全局式sfm(global?structure?from?motion)，但這些算法整體內存占用較高，在計算機內存有限的情況下無法處理大規(guī)模影像位姿恢復問題。而隨著智能手機、無人機的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)獲取的成本越來越低，許多基于影像的三維視覺任務數(shù)據(jù)量快速增加，影像數(shù)量可達數(shù)十萬甚至上百萬張。本專利提出一種新的超大規(guī)模無序影像位姿恢復方法，首先通過對影像相似度圖的歸一化分割(normalized?cut)，實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的自動分組，且在分組過程中保留各個子塊的部分重疊關系，每個子塊內的影像數(shù)量遠小于全部影像數(shù)量。其次，通過傳統(tǒng)的全局式位姿恢復算法逐塊恢復影像位姿，獲取每個子塊內的影像位姿。第三，通過子塊之間的影像重疊關系，將各個子塊合并獲取全部的影像位姿的初始值。最后，通過全局的光束法平差算法(global?bundle?adjustment)優(yōu)化全部的影像位姿，由于在各個子塊中已經得到相對較為準確的影像位姿，全局光束法平差主要解決位于重疊區(qū)域的影像的位姿一致性問題，因此全局光束法平差中的方程數(shù)量可以大大減少，最終達到減少內存占用的、實現(xiàn)超大規(guī)模無序影像位姿恢復的目的。

2、因此，為滿足實際需求，現(xiàn)提供一種無序影像位姿恢復技術。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術中存在的缺陷，本申請的目的在于提供一種無序影像位姿恢復方法及裝置，基于相似度對無序影響進行整理并分割，分別進行影像位姿計算并合并，在降低內存占用的情況下，保障高效的圖像處理效率，滿足實際需求。

2、為達到以上目的，本申請采取的技術方案是：

3、第一方面，本申請?zhí)峁┮环N無序影像位姿恢復方法，所述方法包括以下步驟：

4、將多個無序影像按照相似度進行整理，獲得基于相似度進行排列的相似度圖；

5、基于歸一化圖割算法，將所述相似度圖分割為至少兩個圖像組；

6、基于影像位姿恢復算法，計算獲得各所述圖像組對應的影像位姿；

7、合并各所述圖像組對應的影像位姿，獲得最終影像位姿。

8、在上述技術方案的基礎上，所述相似度圖中的各頂點分別對應一個所述無序影像；

9、所述相似度圖中相鄰的兩個頂點構成所述相似度圖中的一條邊，并基于兩個所述頂點對應的所述無序影像之間的相似度配置有邊權重。

10、在上述技術方案的基礎上，各所述圖像組對應的所述無序影像的數(shù)量相同，且小于所述無序影響的總數(shù)；

11、各所述圖像組之間的無序影像組成存在重疊關系。

12、在上述技術方案的基礎上，所述基于歸一化圖割算法，將所述相似度圖分割為至少兩個圖像組，包括以下步驟：

13、基于歸一化圖割算法，將所述相似度圖分割為至少兩個初始圖像組；

14、基于各所述初始圖像組，基于相似度，整合獲得對應的所述圖像組；其中，

15、一個所述初始圖像組對應一個所述圖像組；

16、各所述初始圖像組之間的無序影像組成不存在重疊關系

17、各所述圖像組之間的無序影像組成存在重疊關系。

18、在上述技術方案的基礎上，所述方法還包括以下步驟：

19、基于影像位姿恢復算法，分別對各所述圖像組進行并行計算，獲得各所述圖像組對應的影像位姿。

20、第二方面，本申請?zhí)峁┮环N無序影像位姿恢復裝置，所述裝置包括：

21、相似度圖獲取模塊，其用于將多個無序影像按照相似度進行整理，獲得基于相似度進行排列的相似度圖；

22、圖像分割模塊，其用于基于歸一化圖割算法，將所述相似度圖分割為至少兩個圖像組；

23、影像位姿計算模塊，其用于基于影像位姿恢復算法，計算獲得各所述圖像組對應的影像位姿；

24、影像位姿合并模塊，其用于合并各所述圖像組對應的影像位姿，獲得最終影像位姿。

25、在上述技術方案的基礎上，所述相似度圖中的各頂點分別對應一個所述無序影像；

26、所述相似度圖中相鄰的兩個頂點構成所述相似度圖中的一條邊，并基于兩個所述頂點對應的所述無序影像之間的相似度配置有邊權重。

27、在上述技術方案的基礎上，各所述圖像組對應的所述無序影像的數(shù)量相同，且小于所述無序影響的總數(shù)；

28、各所述圖像組之間的無序影像組成存在重疊關系。

29、在上述技術方案的基礎上，所述圖像分割模塊還用于基于歸一化圖割算法，將所述相似度圖分割為至少兩個初始圖像組；

30、所述圖像分割模塊還用于基于各所述初始圖像組，基于相似度，整合獲得對應的所述圖像組；其中，

31、一個所述初始圖像組對應一個所述圖像組；

32、各所述初始圖像組之間的無序影像組成不存在重疊關系

33、各所述圖像組之間的無序影像組成存在重疊關系。

34、在上述技術方案的基礎上，所述影像位姿計算模塊還用于基于影像位姿恢復算法，分別對各所述圖像組進行并行計算，獲得各所述圖像組對應的影像位姿。

35、與現(xiàn)有技術相比，本申請的優(yōu)點在于：

36、本申請基于相似度對無序影響進行整理并分割，分別進行影像位姿計算并合并，在降低內存占用的情況下，保障高效的圖像處理效率，滿足實際需求。

技術特征：

1.一種無序影像位姿恢復方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

2.如權利要求1所述的無序影像位姿恢復方法，其特征在于：

3.如權利要求1所述的無序影像位姿恢復方法，其特征在于：

4.如權利要求1所述的無序影像位姿恢復方法，其特征在于，所述基于歸一化圖割算法，將所述相似度圖分割為至少兩個圖像組，包括以下步驟：

5.如權利要求1所述的無序影像位姿恢復方法，其特征在于，所述方法還包括以下步驟：

6.一種無序影像位姿恢復裝置，其特征在于，所述裝置包括：

7.如權利要求6所述的無序影像位姿恢復裝置，其特征在于：

8.如權利要求6所述的無序影像位姿恢復裝置，其特征在于：

9.如權利要求6所述的無序影像位姿恢復裝置，其特征在于：

10.如權利要求6所述的無序影像位姿恢復裝置，其特征在于：

技術總結
本申請公開了一種無序影像位姿恢復方法及裝置，涉及三維視覺算法技術領域，該方法包括以下步驟：將多個無序影像按照相似度進行整理，獲得基于相似度進行排列的相似度圖；基于歸一化圖割算法，將相似度圖分割為至少兩個圖像組；基于影像位姿恢復算法，計算獲得各圖像組對應的影像位姿；合并各圖像組對應的影像位姿，獲得最終影像位姿。本申請基于相似度對無序影響進行整理并分割，分別進行影像位姿計算并合并，在降低內存占用的情況下，保障高效的圖像處理效率，滿足實際需求。

技術研發(fā)人員：趙紅穎,宋孟肖,程印乾,魏江南,李帥
受保護的技術使用者：北京大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/15