[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

说明书

本发明涉及一种图像特征点的跟踪方法、匹配方法、空间坐标获取方法、装置、计算机设备和存储介质，该跟踪方法包括步骤：在第二图像中确定与目标特征点相对应的水平线，获取水平线上的起始跟踪点的第一灰度值，获取目标特征点的第二灰度值和灰度梯度值，根据第一灰度值以及第二灰度值和灰度梯度值，沿该水平线方向跟踪匹配点在第二图像中的位置，结合了目标特征点的第二灰度值、灰度梯度值以及起始跟踪点的第一灰度值在第二图像的一水平线上进行跟踪匹配，能够增加成功跟踪匹配的特征点数目，提高跟踪匹配的鲁棒性，还简化了跟踪过程，在保证稳定性的前提下提高跟踪效率，有利于为双目视觉系统提供更有效的数据支持。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像特征点的跟踪方法、图像特征点的跟踪装置、图像特征点的匹配方法、图像特征点的匹配装置、获取目标物三维坐标的方法、获取目标物三维坐标的装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术

在对物体进行拍摄成像的过程当中，通常会拍摄该物体在不同视角下的图像，而根据这些不同视角下的图像，能够进一步得知该物体的空间位置信息。例如，双目视觉系统是模拟生物的立体视觉成像原理，通过左摄像头和右摄像头同时拍摄同一个物体，获得该物体在两个视角下的图像，然后在拍摄的图像中通过匹配算法找出两张图像的特征点之间的匹配关系，从而通过三角测量原理来获得特征点的三维空间坐标。其中，在多张图像中对图像特征点进行准确跟踪是准确获取其空间坐标等位置信息的关键，如果无法对图像特征点进行准确跟踪，会导致空间坐标计算错误，影响双目视觉系统的性能。

传统技术通常采用绝对误差和算法(SAD)、归一化积相关算法(NCC)和误差平方和算法(SSD)等模版匹配算法来获得匹配像素，但这些算法一方面运算量大，另一方面对噪声非常敏感，对特征点的跟踪准确度较低，难以满足一些对精度要求高的场景。

发明内容

基于此，有必要针对传统技术对图像特征点的跟踪准确度低的技术问题，提供一种图像特征点的跟踪方法、图像特征点的跟踪装置、图像特征点的匹配方法、图像特征点的匹配装置、获取目标物三维坐标的方法、获取目标物三维坐标的装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

一种图像特征点的跟踪方法，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。

一种图像特征点的跟踪方法，包括步骤：

对第一图像和第二图像分别建立图像金字塔；其中，所述图像金字塔包括多层图像；

a、在所述第一图像的本层图像中确定所述目标特征点的位置；其中，所述本层图像为图像金字塔中的本层图像；

b、根据所述目标特征点的位置利用上述图像特征点的跟踪方法对所述目标特征点进行跟踪，获取所述目标特征点在所述第二图像的本层图像中与所述目标特征点相匹配的匹配点；

c、将所述匹配点设置为所述第二图像的本层图像的下一层图像的起始跟踪点；

重复上述步骤a至c，直到匹配点为所述第二图像的底层图像上的匹配点。

一种图像特征点的匹配方法，包括步骤：

根据上述图像特征点的跟踪方法对目标特征点进行跟踪，在所述第二图像中获取与所述目标特征点相匹配的第一匹配点；