[發(fā)明專利]基于KMPE的圖像和點(diǎn)云配準(zhǔn)方法及設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310094551.8
• 申請(qǐng)日: 2023-02-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116205960A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張修社;王麗華;張紹澤;李斌;汪霖;邢天璋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十研究所
• 主分類號(hào): G06T7/33
• 分類號(hào): G06T7/33;G06V10/46
• 代理公司: 工業(yè)和信息化部電子專利中心 11010
• 代理人: 袁鴻

1.一種基于KMPE的圖像和點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，包括：

獲取待配準(zhǔn)的目標(biāo)圖像和待配準(zhǔn)的目標(biāo)點(diǎn)云；

基于所述目標(biāo)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，以及對(duì)所述目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行特征點(diǎn)提取；

基于提取到的目標(biāo)點(diǎn)云的第一特征點(diǎn)集與提取到的所述目標(biāo)圖像的第二特征點(diǎn)集建立對(duì)應(yīng)坐標(biāo)系之間的關(guān)系模型，并基于所述函數(shù)關(guān)系建立目標(biāo)圖像與目標(biāo)點(diǎn)云的剛體配準(zhǔn)優(yōu)化模型；

基于所述關(guān)系模型以及所述剛體配準(zhǔn)優(yōu)化模型，計(jì)算所述第一特征點(diǎn)集與所述第二特征點(diǎn)集之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以及計(jì)算目標(biāo)圖像與目標(biāo)點(diǎn)云的剛體變換關(guān)系；

在剛體變換后第一特征點(diǎn)集與第二特征點(diǎn)集之間的偏差滿足預(yù)設(shè)條件的情況下，輸出所述目標(biāo)圖像和目標(biāo)點(diǎn)云配準(zhǔn)的最優(yōu)剛體變換關(guān)系。

2.如權(quán)利要求1所述的基于KMPE的圖像和點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，基于提取到的目標(biāo)點(diǎn)云的第一特征點(diǎn)集與提取到的所述目標(biāo)圖像的第二特征點(diǎn)集建立對(duì)應(yīng)坐標(biāo)系之間的關(guān)系模型，并基于所述函數(shù)關(guān)系建立目標(biāo)圖像與目標(biāo)點(diǎn)云的剛體配準(zhǔn)優(yōu)化模型包括：

確定第一特征點(diǎn)集中的特征點(diǎn)q，其在攝像機(jī)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)滿足：

所述三維坐標(biāo)在目標(biāo)圖像的圖像坐標(biāo)系下映射點(diǎn)的齊次坐標(biāo)滿足：

基于所述齊次坐標(biāo)確定第一特征點(diǎn)集中的特征點(diǎn)q與圖像坐標(biāo)系下映射點(diǎn)的關(guān)系模型，滿足：

利用KMPE損失函數(shù)建立目標(biāo)圖像與目標(biāo)點(diǎn)云的剛體配準(zhǔn)優(yōu)化模型，滿足：

s.t.R^TR＝I₃,det(R)＝1

其中，σ表示核參數(shù)，用于控制核窗口的大小，p表示冪參數(shù)，用于調(diào)整KMPE損失曲線的陡峭度，{q_j,s_c(j)}表示點(diǎn)云特征點(diǎn)與圖像特征點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

3.如權(quán)利要求2所述的基于KMPE的圖像和點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，基于所述關(guān)系模型以及所述剛體配準(zhǔn)優(yōu)化模型，計(jì)算所述第一特征點(diǎn)集與所述第二特征點(diǎn)集之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以及計(jì)算目標(biāo)圖像與目標(biāo)點(diǎn)云的剛體變換關(guān)系包括：

給定圖像采集所用相機(jī)的內(nèi)參數(shù)剛體變換后圖像特征點(diǎn)集和點(diǎn)云特征點(diǎn)集間均方誤差最小值ε_min、剛體配準(zhǔn)最大迭代次數(shù)k_max、剛體變換的旋轉(zhuǎn)矩陣初值R₀和平移向量初值t₀，令當(dāng)前迭代次數(shù)k＝1；

對(duì)k-1步迭代，根據(jù)目標(biāo)圖像和目標(biāo)點(diǎn)云剛體變換關(guān)系R_k-1和t_k-1的計(jì)算值，計(jì)算在該剛體變換關(guān)系下點(diǎn)云特征點(diǎn)集中點(diǎn)q_j在圖像坐標(biāo)系中的映射點(diǎn)坐標(biāo)滿足：

利用k近鄰搜索算法建立與圖像特征點(diǎn)集的對(duì)應(yīng)關(guān)系，即為所述第一特征點(diǎn)集與所述第二特征點(diǎn)集之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系

根據(jù)第k步迭代后更新的圖像特征點(diǎn)集S和點(diǎn)云特征點(diǎn)集Q之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系建立第k步迭代中目標(biāo)圖像和目標(biāo)點(diǎn)云的剛體變換關(guān)系R_k和t_k的優(yōu)化模型滿足：

4.如權(quán)利要求3所述的基于KMPE的圖像和點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，采用IWO優(yōu)化算法對(duì)剛體變換關(guān)系R_k和t_k的優(yōu)化模型進(jìn)行求解。

5.如權(quán)利要求4所述的基于KMPE的圖像和點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，在對(duì)剛體變換關(guān)系R_k和t_k的優(yōu)化模型求解的迭代過(guò)程中，計(jì)算剛體變換R_k和t_k后第一特征點(diǎn)集與第二特征點(diǎn)集之間的均方誤差：

若ε_k≤ε_min或k≥k_max成立，則迭代終止，否則迭代次數(shù)k＝k+1。

6.如權(quán)利要求1所述的基于KMPE的圖像和點(diǎn)云配準(zhǔn)方法，其特征在于，基于所述目標(biāo)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取之前，還包括對(duì)獲取到的待配準(zhǔn)的目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度化處理；

基于所述目標(biāo)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取是通過(guò)SIFT算法實(shí)現(xiàn)的。