基于SURF+Affine+Ransac+ICP算法的三维点云室内场景重建matlab仿真

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.算法涉及理论知识概要

      三维点云室内重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以为现实世界中的建筑空间提供高精度的三维模型。在这个领域中，SURF+AFFINE+RANSAC+ICP算法是一种常用的方法。本文将对这些算法进行详细介绍，并探讨它们在三维点云室内重建中的应用。

一、SURF算法

       SURF（Speeded Up Robust Features）算法是一种用于图像特征匹配的算法，它可以快速且准确地检测出图像中的关键点，并计算出这些关键点的描述符。SURF算法的主要优点是具有高效性和鲁棒性，它可以在不同尺度和旋转角度下对图像进行特征匹配。SURF算法的实现基于高斯差分算子和海森矩阵的计算。在这个过程中，图像会被分成不同的尺度，并通过高斯差分来检测出关键点。然后，通过计算关键点周围像素的海森矩阵来得到关键点的描述符。最后，通过匹配描述符来找到两幅图像之间的对应点。

二、AFFINE算法

       AFFINE（Affine Invariant Feature）算法是一种通过仿射变换来实现图像特征匹配的算法。与SURF算法不同的是，AFFINE算法可以在不同的仿射变换下对图像进行特征匹配，具有更高的鲁棒性。AFFINE算法的基本思想是通过计算二阶矩阵来描述特征点周围的图像结构，然后通过仿射变换来匹配这些特征点。AFFINE算法的实现需要进行以下步骤：首先，用高斯差分算子检测出特征点，并计算出特征点周围的二阶矩阵。然后，通过对二阶矩阵进行特征值分解来计算出特征向量和特征值。最后，通过对特征向量进行仿射变换来匹配特征点。

三、RANSAC算法

       RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种用于估计模型参数的算法，它可以在存在噪声和异常值的情况下得到准确的模型参数。RANSAC算法的基本思想是通过随机抽样来选择一组数据，然后通过估计模型参数来计算出这组数据的误差，如果误差小于一个阈值，就将这组数据视为内点，否则就将它视为外点。通过重复这个过程，最终得到一个能够拟合大部分数据的模型。在三维点云室内重建中，RANSAC算法被用来估计点云中的平面或曲面模型，以便将点云分割成不同的区域。

四、ICP算法

       ICP（Iterative Closest Point）算法是一种用于点云配准的算法，它可以将两个点云之间的对应点找到，并计算出它们之间的变换矩阵，以便将它们对齐。ICP算法的基本思想是通过不断迭代来寻找最优的变换矩阵，最终将两个点云对齐。

       在三维点云室内重建中，ICP算法被用来将多个点云拼接成一个完整的三维模型。基于SURF+AFFINE+RANSAC+ICP算法的三维点云室内重建主要包括以下步骤：

通过激光扫描或RGB-D相机获取室内空间的点云数据。

对点云数据进行预处理，如去除噪声、滤波、降采样等。

使用SURF算法检测出点云中的关键点，并计算出关键点的描述符。

使用AFFINE算法在不同的仿射变换下对关键点进行匹配，并计算出匹配点对之间的变换矩阵。

使用RANSAC算法对匹配点对进行筛选，去除外点，得到一个可靠的匹配结果。

使用ICP算法将多个点云对齐，并拼接成一个完整的三维模型。

对三维模型进行后处理，如纹理映射、光照调整等。

最终生成一个高精度的三维室内模型。

       基于SURF+AFFINE+RANSAC+ICP算法的三维点云室内重建具有高效性和鲁棒性，可以在不同的室内环境下得到准确的三维模型。

3.MATLAB核心程序

for i = 2:num_images
 
    %加载下一个RGB和深度图像
    [im2, d_img2] = load_images(i,imglistrgb,imglistdepth);
    
    % SURF
    [f2, vp2]     = extractFeatures(rgb2gray(im2), detectSURFFeatures(rgb2gray(im2), 'MetricThreshold', SURF_threshold));
    [idxPairs, ~] = matchFeatures(f1, f2);
    p1            = double(vp1(idxPairs(:,1),:).Location); % [u1 v1]
    p2            = double(vp2(idxPairs(:,2),:).Location); % [u2 v2]
 
    %RGB图像2平面中的投影深度
    [d_pos2, img2_pixels] = from_depth_to_RGB(d_img2,cam_params,rows,cols);
    
    %使用NN为每个图像查找对应的3D点
    [xyz_1]      = match_2D_to_3D(img1_pixels, p1, d_pos1);
    [xyz_2]      = match_2D_to_3D(img2_pixels, p2, d_pos2);
    
    %RANSAC（仿射）
    num_SURF_matches = length(xyz_1);
    max_inliers      = 0;
    SURF_pts         = [xyz_1; xyz_2];                   
    
    %RANSAC环路
........................................................................
 
        %ICP迭代
        for j = 1 : icp_num_iter
 
            %将缩小后的图像2的点转换为图像1参考帧
            xyz_pos2_in_1 = H_total*[d_pos2_red; ones(1, size(d_pos2_red, 2))];
            xyz_pos2_in_1(4, :) = [];
 
            %在图像1参考系中查找缩小图像2的最近点
            xyz_pos1 = match_2D_to_3D(d_pos1, xyz_pos2_in_1', d_pos1);
            %每个点的计算机错误
            e_icp = (xyz_pos1 - xyz_pos2_in_1).*(xyz_pos1 - xyz_pos2_in_1);
            e_icp = sqrt(sum(e_icp));
            %移除距离较远的最近邻居
            xyz_pos1(:, e_icp > e ) = [];
            xyz_pos2_in_1(:, e_icp > e ) = [];
            [R_icp, T_icp] = procrustes(xyz_pos1, xyz_pos2_in_1);
            H_total = [R_icp T_icp; 0 0 0 1]\H_total; 
        end
    end
    %  H transform  %
    aux_H{i,i} = eye(4);
    for k = 1:i-1
        aux_H{k,i} = H_total\aux_H{k,i-1};
        aux_H{i,k} = inv(aux_H{k,i});
    end 
    
    %Update
    img1_pixels = img2_pixels;
    d_pos1 = d_pos2;
    f1 = f2;
    vp1 = vp2;        
end
for i = 1:num_images
    transforms{i}.R = aux_H{i, 1}(1:3, 1:3);
    transforms{i}.T = aux_H{i, 1}(1:3, 4);
end  
end