[发明专利]一种基于FAST和FREAK特征匹配算法的RGB-D和SLAM场景重建方法

摘要

本发明属于计算机图形学领域，具体地说是一种基于FAST和FREAK特征匹配算法的RGB‑D和SLAM场景重建方法。本发明包括，首先对Kinect进行标定；对彩色图像进行FAST特征点提取，采用FREAK特征描述子进行图像匹配，然后再对特征点对采用RANSAC算法剔除掉外点，保留内点。本发明采用对关键帧进行筛选，仅对关键帧进行点云的拼接，这样极大地减少了点云的拼接次数。本发明还采用了基于图优化的回环检测算法，通过构建姿态图，对其进行全局优化，极大降低了误差的累积。

主权项

1.一种基于FAST和FREAK特征匹配算法的RGB‑D和SLAM场景重建方法，其特征在于，包括以下步骤：对彩色图像进行FAST特征点提取，采用FREAK特征描述子进行图像匹配，然后再对特征点采用RANSAC算法剔除外点，保留内点；通过图像匹配内点对当前帧与最近关键帧进行运动估计和获得变换矩阵T，只有当运动距离在(Dmin,Dmax)之间，当前帧作为关键帧，并且放入关键帧序列，构建关键帧序列的姿态图；通过回环检测判断当前关键帧是否在关键帧序列中出现，回环检测有两种方式近距离回环检测和均匀回环检测；若当前关键帧与某关键帧匹配，则在姿态图中增加一条边；并且采用图优化算法对姿态图进行全局优化，减小误差累计；对关键帧的彩色图和深度图融合得到关键帧的点云数据；通过姿态图信息对关键帧的点云数据序列进行拼接，获得整个场景的点云数据；候选点为特征点；其中，I(x)为圆周上任意一点的灰度，I(p)为圆心的灰度，ε_d为灰度值之差的阈值，如果N大于给定阈值，一般为周围圆圈点的四分之三，则认为p是一个特征点；FAST特征点方向规定为特征点与圆形邻域重心的夹角：FREAK描述子是利用了视网膜的拓扑结构原理，由0和1组成的二进制串；用M表示：式中P_α代表感受域对，N代表采样点对的个数，T(P_α)是0和1的测试，和分别代表P_α的上一位和下一位的灰度均值，是采样点经过高斯平滑后的强度值；采用FAST和FREAK特征匹配算法获得的特征点对存在误匹配，所以本发明采用RANSAC算法对其进行筛选，剔除掉外点，保留内点。