[发明专利]摄像机位姿确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质

说明书

本发明提供了一种摄像机位姿确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质，涉及计算机的技术领域，包括在目标摄像机拍摄的第一图像帧中提取至少一个特征区块；计算第一图像帧中的各个特征区块与第二图像帧中相对应特征区块的光度误差，其中，第二图像帧为第一图像帧的上一图像帧；基于光度误差确定第一图像帧的各个特征区块的优化位置；将优化位置和目标更新参数作为卡尔曼滤波器的更新参数，计算目标状态参数，并利用目标状态参数预测目标摄像机的位姿，目标更新参数为对第一图像帧进行卡尔曼预测后的协方差参数和系统状态量，本发明缓解了现有的相机位姿估计有效性差的技术问题，从而在相机快速运动时也能准确的跟踪相机位姿。

技术领域

本发明涉及计算机的技术领域，尤其是涉及一种摄像机位姿确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

相机位姿估计(Pose estimation)在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色。相机位姿估计是指给定若干图像，估计其中相机运动。相机位姿估计方法的准确性将直接影响到计算机视觉研究领域的视觉追踪、摄影测量、相机标定等任务的完成质量。现有技术中采用的位姿估计方法是基于特征点匹配的方法。

特征点匹配的方法是先从图像当中提取许多特征点，然后在图像间进行特征匹配，这样就得到许多匹配好的点，再根据这些点进行相机位姿的求解。也就是说，特征点匹配的方法是通过相邻两帧的图像特征点匹配，计算相邻两帧图像的相对姿态变化。当相机运动过快，或者处于纹理稀少的地方，特征点匹配的方法将难以提取出图像特征点，该方法将无效。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种摄像机位姿确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质，以缓解了现有的相机位姿估计有效性差的技术问题，从而在相机快速运动时也能准确的跟踪相机位姿。

第一方面，本发明实施例提供了一种摄像机位姿确定方法，包括：在目标摄像机拍摄的第一图像帧中提取至少一个特征区块；计算所述第一图像帧中的各个特征区块与第二图像帧中相对应特征区块的光度误差，其中，所述第二图像帧为所述第一图像帧的上一图像帧；基于所述光度误差确定所述第一图像帧的各个特征区块的优化位置；将所述优化位置和目标更新参数作为卡尔曼滤波器的更新参数，计算目标状态参数，并利用所述目标状态参数预测所述目标摄像机的位姿，所述目标更新参数为对所述第一图像帧进行卡尔曼预测后的协方差参数和系统状态量。

进一步地，在目标摄像机拍摄的第一图像帧中提取至少一个特征区块包括：确定所述第一图像帧中各个特征区块的形变矩阵，其中，所述形变矩阵中包含用于反映特征区块变形程度的变形参数；获取预先估计的所述第一图像帧中各个特征区块的中心点位置；基于所述中心点位置和所述形变矩阵提取所述第一图像帧的各个特征区块。

进一步地，确定所述第一图像帧中各个特征区块的形变矩阵包括：获取第一参数和第二参数，其中，所述第一参数为所述目标摄像机的加速度和角速度，所述第二参数为所述第二图像帧进行卡尔曼更新之后的协方差系数和系统状态量；利用所述第一参数和所述第二参数进行卡尔曼预测，预测得到所述第一图像帧中各个特征区块的形变矩阵的更新值；利用所述更新值和所述第二图像帧中各特征区块的形变矩阵确定所述第一图像帧中各个特征区块的形变矩阵。

进一步地，在利用所述第一参数和所述第二参数进行卡尔曼预测之后，得到所述目标更新参数。

进一步地，所述光度误差的数量为多个，基于所述光度误差确定所述第一图像帧的各个特征区块的优化位置包括：对多个光度误差进行求和运算，并将求和运算结果作为所述第一图像帧的光度误差；对所述第一图像帧的光度误差进行矩阵分解，得到所述第一图像帧中各个特征区块的优化位置。