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[發明專利]室內的視覺定位方法在審

專利信息
申請號: 201310038983.3 申請日: 2013-01-31
公開(公告)號: CN103198491A 公開(公告)日: 2013-07-10
發明(設計)人: 張會清;曹魯光 申請(專利權)人: 北京工業大學
主分類號: G06T7/20 分類號: G06T7/20;G06T7/00
代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203 代理人: 魏聿珠
地址: 100124 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 室內 視覺 定位 方法
【權利要求書】:

1.基于自適應的室內的視覺定位方法,是在計算機的上位機平臺上運行,用攝像頭采集地面的序列圖像,對序列圖像進行全局運動估計,計算出序列圖像的偏移大小和方向,在計算機的上位機平臺上,根據傳入的圖像偏移大小和方向畫出攝像頭的運動軌跡,本發明的特征在于該方法還依次包括下述步驟:1)首先提取攝像頭采集地面的序列圖像,然后用SUSAN算法提取序列圖像中的特征點;在SUSAN算法中加入環形的USAN模板,對圖像中的每個點進行特征點的粗提取,對提取后的特征點再用圓形的USAN模板進行篩選,計算是否為特征點的方法為c(r,r0)=1if|I(r)-I(r0)|t0if|I(r)-I(r0)|>t,]]>n(r0)=Σrc(r0)c(r,r0),]]>其中為模版內屬于USAN區域象素的判別函數;為USAN模板的中心象素點;為USAN模板內任意其他像素點;t是灰度差門限,為任意點的USAN區域大小;根據響應函數其中g為門限值,門限值g取經驗值13,根據響應值是否等于0來判斷像素點是否為特征點;

2)根據第1)步驟中得到的特征點,分別對每一個特征點用SIFT算法描述該特征點的幅值m(x,y)和方向θ(x,y),如下:

m(x,y)=(L(x+1,y)-L(x-1,y))2+(L(x,y+1)-L(x,y-1))2---(1)]]>

θ(x,y)=tan-1((L(x,y+1)-L(x,y-1))/((L(x+1,y)-L(x-1,y)))?????????????(2)其中,x、y分別為圖像中當前點的橫縱坐標值,L(x,y)為點(x,y)的像素值;3)根據第2)步驟中得到的當前圖像和前一幀圖像中的特征點,用歐氏距離的理論,用最近鄰特征點距離與次近鄰特征點距離之比確定初始匹配點對,實現圖像的配準;公式如下:

ratio=d1/d2???????????(3)

其中,d1為最近的歐幾里得距離,d2為次近的歐幾里得距離,當ratio小于某一特定閾值,閾值取經驗值0.48,則認為匹配成功,相反,則認為特征點不匹配;

4)根據第3)步驟中得到的正確匹配點對,采用六參數仿射模型,計算圖像的偏移大小和方向;

設在時刻tk成像剛體的某一點在攝像機坐標系下的坐標為[X?Y?Z]T,在時刻tk+1攝像機發生運動,而該物體的坐標變為[X'Y'Z']T;這一運動可用旋轉矩陣R和平移向量T來描述;如式(4)所示:

XYZ=RXYZ+T=r11r12r13r21r22r23r31r32r33XYZ+t1t2t3---(4)]]>

而在成像平面上,相應的點從時刻tk的坐標[xy]T變化為時刻tk+1的坐標[x'y']T

當攝像機的焦距f遠大于Z的時候,三維空間物體在成像平面上的投影就不能采用透視模型,這時候應該采用正交模型來描述,如圖附圖7所示;從圖中可以看出,在正交投影模型中,從P點出發的光束,以平行于Z軸投影到成像平面上,因此,在正交投影模型下,對于三維空間物體上的每一點,與成像平面上的投影點的關系改為:

r=xy=XY---(5)]]>

由(4),(5)可得,

x=r11x+r12y+(r13Z+t1)=a1x+a2y+a3y=r21x+r22y+(r23Z+t1)=a4x+a5y+a6---(6)]]>

式中,a1=r11,a2=r12,a3=r13Z+t1,a4=r21,a5=r22,a3=r23Z+t2;a3、a6與圖像的平移運動有關,a1、a2、a4、a5與圖像的縮放、旋轉運動有關;

5)經過實驗發現,每次匹配的兩幅圖像的重疊區域大小不一,在攝像頭正常運動情況下,重疊區域都不到圖像的1/2,但是特征點提取和匹配都要計算整幅圖像,造成了信息的大量冗余,因此,為了提高算法的自適應性,加入Kalman濾波算法;根據當前匹配之前的五次匹配估計結果即X/Y軸的偏移量估計出當前待匹配兩幅圖像的重疊區域即X/Y軸的偏移量,通過加入Kalman濾波算法估計每次匹配的重疊區域,然后只對圖像上的重疊區域部分進行計算和估計;

6)根據第4)步驟中計算出的圖像偏移大小和方向,把數據傳到上位機,在上位機上實時的畫出攝像頭的移動軌跡。

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