[发明专利]图像特征点提取系统及其应用

说明书

本发明公开了一图像特征点提取系统及其应用，包括一特征点判断单元、一特征点提取单元以及一纹理丰富度判断单元，其中所述特征点判断模块根据一特征点判断阈值对图像中的点进行特征点的判断，其中所述特征点提取单元被通信连接于所述特征点判断单元，以提取相应所述特征点，其中所述纹理丰富度判断单元被通信连接于所述特征点判断单元和所述特征点提取单元，其中所述纹理丰富度判断单元根据一基准数据分析被所述特征点提取单元提取的所述特征点是否符合所述基准数据对应点要求，当不符合时，所述纹理丰富度判断单元相应地形成一更新数据以改变所述判断阈值。

技术领域

本发明涉及一图像特征点提取系统及其应用，其中所述图像特征点提取系统 针对纹理丰富度不同的物体图像都能够提取适宜数量的特征点，以实现对相应物 体的跟踪。

背景技术

对三维物体的跟踪一直是机器视觉研究的热点，特别在增强现实领域，而基 于机器视觉的方法以简单、廉价、非接触等优点得到了在增强现实领域研究者的 广泛关注。目前对三维物体的跟踪方法主要有基于三维点云跟踪、基于边缘的跟 踪、基于特征点的跟踪、以及上述方法的组合跟踪，其中基于特征点的跟踪方法 应用较为广泛。

传统的ORB(Object Request Broker)特征点提取方法都采用统一的阈值 和标准来提取整幅图像的特征点，因此一旦图像的灰度变化不均匀，有的地方平 缓，有的地方图像信息特别丰富，那么提取的特征点将主要集中在这些变化剧烈 的地方，而这将导致提取的特征点特别集中，进而对后期图像的匹配和跟踪是极 为不利的。换句话说，传统的基于特征点的跟踪方法无法对纹理丰富度不同的物 体进行跟踪。

另一方面，在对物体进行跟踪的过程中常常会受到各种其他因素的影响，比 如当纹理丰富区域比较集中，若该区域受到影响，则很可能导致无法提取到相应 的特征点，进而导致整个跟踪的失败。而传统的ORB特征点提取的方法都无法解 决这类问题。同样地，如果当物体的纹理不明显，如果对其进行特征点的提取， 则很可能无法提取到足够表征所述物体特征的特征点，从而也会导致跟踪的失败。 换句话说，传统的特征点的提取方法使无法根据被跟踪的物体的实际情况进行特 征点的提取，尤其是当物体纹理较为丰富的区域在跟踪过程移出了机器视觉界外 或者是被其他物体遮挡。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一图像特征点提取系统及其应用，其中所述图像 特征点提取系统能够提取物体的特征点，以在后续基于被提取的所述特征点跟踪 相应的物体。

本发明的一个目的在于提供一图像特征点提取系统及其应用，其中所述图像 特征点系统，其中所述特征点提取系统针对纹理丰富度不同的物体图像能够提取 适宜数量的特征点，以在后续根据被提取的所述特征点跟踪相应的物体。

本发明的另一个目的在于提供一图像特征点提取系统及其应用，其中当被跟 踪物体图像的纹理丰富区域无法被获取时，所述图像特征点提取系统依旧能够提 取被跟踪物体的特征点。

本发明的另一个目的在于提供一图像特征点提取系统及其应用，其中所述图 像特征点提取系统能够对被跟踪的物体图像进行循环特征点的提取，直至被提取 的所述特征点的数量足以用以跟踪相应的物体。

本发明的另一个目的在于提供一图像特征点提取系统及其应用，其中所述图 像特征点提取系统同样能够对纹理丰富度不均匀的物体图像进行特征点的提取。

为实现上述至少一个目的，本发明提供一图像特征点提取系统，包括：

一特征点判断单元，以根据一特征点判断阈值对图像中的点进行特征点的判 断；

一特征点提取单元，其中所述特征点提取单元被通信连接于所述特征点判断 单元，以提取相应所述特征点；以及