[發明專利]一種基于混合攝像機的室內場景定位方法

在審

• 申請號: 201410766903.0
• 申請日: 2014-12-12
• 公開（公告）號: CN104517289A
• 公開（公告）日: 2015-04-15
• 發明（設計）人: 李陽;王梁昊;李東曉;張明
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 胡紅娟

技術領域

本發明屬于室內場景定位技術領域，具體涉及一種基于混合攝像機的室內場景定位方法。

背景技術

隨著數字圖像數據的快速增長，讓計算機自動理解圖像成為越來越迫切的需求，作為圖像理解的重要研究內容，場景定位得到了廣泛關注，是當前計算機視覺領域的研究熱點。目前主流的場景定位方法大多是基于彩色圖像的。

基于彩色圖像的場景定位方法大體可以分為兩類：第一類是基于稀疏特征點匹配的場景定位方法。該類算法采用的策略是在相機正常追蹤時，從場景圖像中提取一定數量的關鍵點，對這些關鍵點進行特征描述，然后將這些關鍵點的特征算子連同它們對應的三維坐標存儲到特征點數據庫中。當需要進行場景定位時，就從相機捕獲的當前圖像中提取特征點，和已有特征點數據庫中的數據進行比較匹配，通過匹配上的那些特征點的三維信息計算出當前的相機姿態，完成場景定位。該類算法的優點在于只要能夠匹配上足夠數目的特征點，就可利用三點法計算出相機的姿態。由于該類方法對場景進行的是稀疏表達，加上有些場景的紋理信息過于單一以及相機移動過程中存在運動模糊等問題，進行場景定位卻無法匹配上足夠數量特征點的情況時有發生，嚴重影響了場景定位的精度。而且特征點的檢測、描述、匹配等算法都要消耗大量的運算資源，為了不影響場景定位的速度，此類算法大部分都限制了特征點數據庫的規模，進而影響了場景定位的范圍。

另一類是基于全局圖像匹配的場景定位方法。和基于稀疏特征點匹配的場景定位算法不同，此類算法無需顯式地進行特征點檢測，而是使用整幅圖像信息進行匹配比較。具體的做法是在在相機正常追蹤時將一部分圖像確定為關鍵幀，對這些關鍵幀進行編碼并將每個關鍵幀對應的相機姿態一同存儲到關鍵幀數據庫中。當需要進行場景定位時，就對相機捕獲的當前幀進行編碼并和關鍵幀數據庫中的數據進行比較，對匹配上的最相近的幾個關鍵幀對應的相機姿態進行加權處理，就可還原出當前的相機姿態。該類算法的優點在于省去了特征點檢測、描述、匹配的步驟，節約了大量的運算資源。不足之處在于每個關鍵幀在編碼時通常都會采用下采樣和亮度信息歸一化等操作，隨著關鍵幀數量的增加，關鍵幀之間的相似計算會變得越來越困難。而且對基于全局圖像匹配的這類場景識別算法而言，識別結果只能依賴于數據庫中存儲的有限個相機姿態，嚴重制約了該類方法的可擴展性。

發明內容

針對現有技術所存在的上述技術問題，本發明提供了一種基于混合攝像機的室內場景定位方法，節省了特征點檢測、描述、匹配的時間，使攝像機定位與狀態無關，有效提高場景定位的精度和效率。

一種基于混合攝像機的室內場景定位方法，包括如下步驟：

(1)利用RGB-D(紅綠藍三原色加距離深度)混合攝像機拍攝室內場景，獲得一路RGB圖像序列和一路深度圖像序列；

(2)提取深度圖像序列每一幀圖像中每個像素點的深度信息，實時產生室內場景的三維點云圖并實時計算出混合攝像機參數；

(3)提取RGB圖像序列每一幀圖像中每個像素點的RGB信息并結合對應的深度信息，計算出每個像素點的特征值；進而根據實時的混合攝像機參數計算出RGB圖像序列每一幀圖像中每個像素點的世界坐標；

(4)根據各像素點的特征值和世界坐標，利用標準貪婪森林訓練算法構建隨機回歸森林模型；

(5)針對當前利用RGB-D混合攝像機在室內拍攝得到一幀包含RGB和深度信息的場景圖像，并計算出該場景圖像中每個像素點的特征值輸入至所述的隨機回歸森林模型中得到對應的世界坐標；

(6)對場景圖像中的像素點進行分組，利用每組像素點的世界坐標以及攝像機坐標計算出一個當前攝像機的世界坐標；遍歷各組得到多個當前攝像機的世界坐標，并從中選出最優的一個作為當前視點的位置信息。

所述的步驟(2)中根據以下算式實時計算混合攝像機參數：