[發明專利]基于圖模型的圖像閉環檢測方法及裝置在審
| 申請號： | 201810347636.1 | 申請日： | 2018-04-18 |
| 公開（公告）號： | CN108537287A | 公開（公告）日： | 2018-09-14 |
| 發明（設計）人： | 岳昊嵩;于躍;吳星明;陳偉海 | 申請（專利權）人： | 北京航空航天大學 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 唐維虎 |
| 地址： | 100000 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 圖模型 閉環檢測 目標特征 特征點集 圖像 點集 建模 相對位置關系 閉環 匹配處理 三維坐標 特征提取 計算量 檢測 準確率 比對 篩選 保證 | ||
1.一種基于圖模型的圖像閉環檢測方法，其特征在于，所述方法，包括：
獲取待檢測的第一圖像和待檢測的第二圖像，并分別對所述第一圖像和所述第二圖像進行特征提取，獲得所述第一圖像對應的第一特征點集和所述第二圖像對應的第二特征點集；
對所述第一特征點集和所述第二特征點集進行篩選匹配處理，獲得所述第一特征點集對應的第一目標特征點集和所述第二特征點集對應的第二目標特征點集；
根據所述第一目標特征點集進行建模獲得第一圖模型，根據所述第二目標特征點集進行建模獲得第二圖模型；
根據所述第一圖模型和所述第二圖模型進行閉環檢測，獲得閉環檢測結果。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述第一特征點集和所述第二特征點集進行篩選匹配處理，包括：
分別刪除所述第一特征點集和所述第二特征點集中尺度小于預設閾值的特征點；
分別刪除所述第一特征點集和所述第二特征點集中重復的特征點；
刪除所述第一特征點集和所述第二特征點集中非共有單詞所對應的特征點；
將所述第一特征點集和所述第二特征點集進行特征點匹配，刪除沒有匹配成功的特征點。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一目標特征點集進行建模獲得第一圖模型，根據所述第二目標特征點集進行建模獲得第二圖模型，包括：
分別利用預設算法，根據所述第一目標特征點集進行建模獲得第一圖模型，根據所述第二目標特征點集進行建模獲得第二圖模型；
其中，所述預設算法，包括：
獲取目標圖像的目標特征點集V中的邊界目標特征點，構成邊界點集Vb；
引入三個參考節點va、vb和vc，所述參考節點構成的三角形包含所述目標特征點集V中的所有特征點；
依次從所述目標特征點集V中隨機選擇一個目標特征點vi，對每次選擇的目標特征點vi進行處理，直至所述目標特征點集V中所有的目標特征點都被添加到網絡中，終止隨機選擇目標特征點vi；其中，對選擇的每個目標特征點vi的處理包括：
根據所述目標特征點vi以及已構成的三角形的外接圓，利用預設規則進行邊連接，構成新的三角形；
對所述新的三角形和與所述新的三角形具有共邊的三角形對應的所有的內角進行優化；
根據所述新的三角形的頂點和內角，刪除符合預設條件的邊界目標特征點；
在所述目標特征點集V中所有的目標特征點都被添加到網絡后，刪除所述參考節點va、vb和vc，以及以所述參考節點va、vb和vc為端點的所有的邊，獲得圖模型。
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