[发明专利]图像特征点的跟踪方法、匹配方法和坐标获取方法、装置在审
申请号: | 201910136888.4 | 申请日: | 2019-02-25 |
公开(公告)号: | CN109872344A | 公开(公告)日: | 2019-06-11 |
发明(设计)人: | 罗汉杰 | 申请(专利权)人: | 广州视源电子科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 冯右明 |
地址: | 510530 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 跟踪 灰度 匹配 灰度梯度 图像特征点 目标特征 跟踪点 特征点 图像 双目视觉系统 计算机设备 水平线方向 存储介质 获取目标 空间坐标 数据支持 坐标获取 鲁棒性 匹配点 保证 成功 | ||
1.一种图像特征点的跟踪方法,其特征在于,包括步骤:
在第二图像中确定与目标特征点相对应的水平线;其中,所述目标特征点为第一图像的特征点;所述第一图像和第二图像是对第一视角图像和第二视角图像进行校正后得到的图像;
获取位于所述水平线上的起始跟踪点的第一灰度值;
获取所述目标特征点的第二灰度值和灰度梯度值;
根据所述起始跟踪点的第一灰度值以及所述目标特征点的第二灰度值和灰度梯度值,沿所述水平线的方向跟踪匹配点在所述第二图像中的位置;所述匹配点为所述第二图像上与所述目标特征点相匹配的点。
2.根据权利要求1所述的图像特征点的跟踪方法,其特征在于,所述根据所述起始跟踪点的第一灰度值以及所述目标特征点的第二灰度值和灰度梯度值,沿所述水平线的方向跟踪匹配点在所述第二图像中的位置的步骤包括:
根据所述第一图像的目标特征点的第二灰度值、灰度梯度值以及所述起始跟踪点的第一灰度值计算所述起始跟踪点在所述水平线的方向上的位置偏差;
确定所述起始跟踪点在所述水平线上的位置;
根据所述起始跟踪点在所述水平线上的位置以及在所述水平线的方向上的位置偏差确定所述匹配点在所述第二图像中的位置。
3.根据权利要求2所述的图像特征点的跟踪方法,其特征在于,所述根据所述第一图像的目标特征点的第二灰度值、灰度梯度值以及所述起始跟踪点的第一灰度值计算所述起始跟踪点在所述水平线的方向上的位置偏差的步骤包括:
将所述目标特征点的第二灰度值与起始跟踪点的第一灰度值进行作差,得到所述目标特征点与起始跟踪点的灰度偏差值;
根据所述目标特征点的灰度梯度值计算所述目标特征点在所述水平线的方向上的灰度梯度值;
根据所述灰度偏差值和所述目标特征点在所述水平线的方向上的灰度梯度值获取所述起始跟踪点在所述水平线的方向上的位置偏差。
4.根据权利要求3所述的图像特征点的跟踪方法,其特征在于,所述根据所述灰度偏差值和所述目标特征点在所述水平线的方向上的灰度梯度值获取所述起始跟踪点在所述水平线的方向上的位置偏差的步骤包括:
将所述目标特征点在所述水平线的方向上的灰度梯度值进行平方运算,得到所述目标特征点在所述水平线的方向上的空间梯度值;
根据所述目标特征点在所述水平线的方向上的灰度梯度值与所述灰度偏差值的乘积获取图像偏差值;
计算所述图像偏差值与所述目标特征点在所述水平线的方向上的空间梯度值的比值;
根据所述比值与所述水平线的单位方向向量确定所述起始跟踪点在所述水平线的方向上的位置偏差。
5.根据权利要求3所述的图像特征点的跟踪方法,其特征在于,所述根据所述目标特征点的灰度梯度值计算所述目标特征点在所述水平线的方向上的灰度梯度值的步骤包括:
根据所述目标特征点在所述第一图像的横向和纵向方向上的灰度梯度值,构建所述目标特征点的灰度梯度矩阵;
获取所述水平线的单位方向向量;
将所述灰度梯度矩阵与所述单位方向向量的乘积设为所述目标特征点在所述水平线的方向上的灰度梯度值。
6.根据权利要求1所述的图像特征点的跟踪方法,其特征在于,所述在第二图像中确定与目标特征点相对应的水平线的步骤包括:
获取所述目标特征点在所述第一图像中的位置;
确定所述第一图像与第二图像的水平线对应关系;
根据所述目标特征点在所述第一图像中的位置和水平线对应关系确定所述第二图像中的所述水平线。
7.根据权利要求1至6任一项所述的图像特征点的跟踪方法,其特征在于,还包括步骤:
在所述第一图像中创建以所述目标特征点为中心的矩形像素窗口;
获取所述矩形像素窗口内各个像素点的灰度值;根据所述灰度值计算所述目标特征点在所述矩形像素窗口的横向和纵向方向上的灰度梯度值;
根据所述灰度梯度值计算所述目标特征点在所述矩形像素窗口中的空间梯度矩阵,计算所述空间梯度矩阵的特征值;
根据所述特征值确定所述目标特征点的类型;其中,所述目标特征点的类型包括角点和/或边缘点。
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