[发明专利]基于圆特征及异面特征点的单目图像位置、姿态测量方法有效
申请号: | 201910148738.5 | 申请日: | 2019-02-28 |
公开(公告)号: | CN110009680B | 公开(公告)日: | 2022-04-22 |
发明(设计)人: | 孙晓亮;王刚;李璋;尚洋;于起峰 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军国防科技大学 |
主分类号: | G06T7/73 | 分类号: | G06T7/73;G06T7/246;G06T7/60 |
代理公司: | 湖南省国防科技工业局专利中心 43102 | 代理人: | 冯青 |
地址: | 410073 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | 本发明涉及基于圆特征及异面特征点的单目图像位置、姿态测量方法,采用基于朝向变换的椭圆检测方法定位图像中目标上圆特征对应的成像椭圆,结合圆特征圆心坐标、法向及半径信息,求取出相对位置、姿态参数;引入异面点特征,利用异面点与圆特征之间的空间关系,消除基于单目图像圆特征位置、姿态参数求解的二义性;引入基于全局约束的搜索策略,对序列图像中圆特征成像椭圆的自动跟踪,实现对目标位置、姿态参数的连续测量。本发明利用目标圆特征及异面特征点,仅基于单目图像完成目标位置、姿态测量,算法步骤简单明了,计算复杂度低,易于应用。 | ||
搜索关键词: | 基于 特征 图像 位置 姿态 测量方法 | ||
【主权项】:
1.基于圆特征及异面特征点的单目图像位置、姿态测量方法,其特征在于,通过基于朝向变换的椭圆检测方法实现图像中圆特征对应成像椭圆的检测,结合圆特征圆心、法向及半径信息,求解目标位置、姿态参数;采用模板匹配的方法定位图像中异面特征点,结合特征点与圆特征之间的空间关系,消除单目图像中圆特征位置、姿态参数求解的二义性,得到最终的位置、姿态测量结果;利用基于全局约束的搜索策略,对序列图像中圆特征对应的成像椭圆的自动跟踪,实现对目标位置、姿态参数的连续测量;其步骤为:(1)圆特征提取:针对首帧输入图像,采用基于朝向变换的椭圆提取方法检测图像中目标圆特征对应的成像椭圆,对于后续输入图像,采用基于全局约束的搜索策略,实现成像椭圆的连续跟踪;(2)异面特征点提取:针对输入图像,基于模板匹配的方法实现图像中对角标志标识的异面特征点成像的提取;(3)基于圆特征的圆特征位置、姿态参数求解:依据步骤(1)中提取的椭圆特征,结合圆特征圆心坐标、法向及半径信息,求取出相机与目标之间的相对位置、姿态关系;(4)基于异面特征点的位置、姿态参数二义性消除:利用异面点与圆特征之间已知的空间关系,消除基于单目图像圆特征位置、姿态参数求解的二义性;所述基于朝向变换的椭圆提取方法检测图像中目标圆特征对应的成像椭圆,具体为:首先采用朝向变换筛选出图像有效曲线段,进而采用启发式搜索的方法对曲线段进行组合,以实现椭圆的检测,最终对得到的椭圆检测结果采用赫尔姆霍茨准则进行验证,得到最终的椭圆检测结果;为实现对目标位置、姿态参数的连续测量,需对图像中特征进行连续检测,考虑目标运动的连续性,在完成首帧图像中椭圆目标的检测后,在后续图像中,采用全局约束的搜索策略对椭圆特征进行跟踪,对上一帧图像中检测到椭圆特征进行离散采样,记得到的采样点集合为{mi}N,针对每一个采样点mi,在其法线方向上基于梯度强度筛选出对应的候选对应点集合
每一个采样点对应的候选对应点数目Mi可能不同,基于椭圆对应采样点的连续性,通过最小化能量函数E(A),确定真实对应点,
式中N为采样点数目,A=(α1,α2,…,αN),αi=(αi1,αi2,…,αij,…)=(0,0,…,1,…)
αij标识第i个采样点对应的第j个候选点是否有效,αij=1则第i个采样点对应的第j个候选点有效,反之无效,j及k为候选点下标,Ed及Es分别为数据项及平滑项,由对应位置的像素值及距离计算得到,基于得到的真实对应点集合,采用最小二乘椭圆拟合算法,得到跟踪的椭圆参数。
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