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龙图腾网获悉沈阳理工大学申请的专利一种基于双目立体匹配的三维重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116245928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310234415.4，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种基于双目立体匹配的三维重建方法是由张德育;吕艳辉;宋国栋设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双目立体匹配的三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双目立体匹配的三维重建方法，涉及双目立体视觉技术领域。该方法将双目立体匹配算法、三角剖分算法以及表面纹理贴图相结合，能够实现对不同环境下场景物体的表面重建。通过对双目相机进行立体标定，得到双目相机的内外参数后进行立体校正，随后根据优化的半全局立体匹配算法生成对应场景物体的图像视差图，在得到视差信息后根据三角剖分算法，对物体视差转换的点云信息进行表面的三角化，最后通过纹理贴图技术实现对物体的三维表面重建。本发明能够降低视差图生成过程即半全局立体匹配算法中噪声带来的影响，提高视差信息的准确性，在牺牲较小时间性能的情况下完成物体的三维表面重建任务。

本发明授权一种基于双目立体匹配的三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双目立体匹配的三维重建方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤1：通过双目相机采集程序对左右摄像头拍摄标定板不同角度的图片，对左右图像分割后通过Matlab中基于张正友标定法的标定工具箱完成双目相机的立体标定； 步骤2：对已经标定好的双目相机，进行极线校正，使得左右图像经过校正之后能够实现共面并且行对准； 步骤3：利用标定校正完成的双目相机进行实际场景的图片拍摄，并针对图像拍摄质量进行不同的图像预处理； 步骤4：对处理后的图像进行立体校正，随后选择半全局立体匹配算法对图像进行立体匹配获取图像的视差信息，通过左右相机的视差图生成得到物体中各点的实际视差值，并根据视差值计算出对应点的三维空间坐标，得到对应场景的点云数据；所述半全局立体匹配算法的具体流程如下： 步骤4-1：使用多路邻域最小误差灰度均值算法来进行Census代价计算，包括如下步骤： 步骤4-1-1：以中心点灰度值为起点，分别在选取的Census区域内从8条路径向外发散，路径编号用0-7表示； 步骤4-1-2：对区域内各路径下的像素点与中心点像素灰度值的误差平方和进行计算，从小到大排序后选取误差平方和最小四路径，并取该对应路径下各像素灰度均值来代替原中心点的灰度值； 步骤4-1-3：获取中心点像素的Census值，将匹配像素点邻域内像素灰度值与中心像素点的比较结果转换为01比特串，如果邻域当前像素点的灰度值大于中心点像素灰度值，则将该点记为1，反之将该点的值记为0；假设选取的中心点像素邻域窗口大小为n*m，则最后的比较结果会得到一个不含中心点的n*m-1的比特串，不含中心点，该比特串代表当前中心点的Census值； 步骤4-1-4：将对应点间的Census值进行汉明距离的求解，得到的值表示为该点对应的Census代价值； 步骤4-2：将AD代价和改进后的Census算法进行融合，进行匹配代价的计算； 步骤4-3：进行代价聚合，建立相邻像素间的联系； 步骤4-4：进行视差计算和视差优化； 步骤4-5：将视差图借助深度图中转，转换为点云数据； 步骤5：经过分割和滤波得到优化后的点云数据，然后运用三角剖分算法对由视差图得到的点云信息进行三角表面化； 步骤6：对表面化的结果进行纹理贴图，还原待重建物体的纹理信息，得到重建结果。

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