[发明专利]基于街景图像匹配重复结构建筑的定位方法

说明书

本发明公开了一种基于街景图像匹配重复结构建筑的定位方法，通过剔除因重复相似结构建筑的描述子距离较近引起的误匹配点，从而实现在街景导航下对大量的相似性结构建筑的正确匹配，进一步实现精确的定位。本发明能够有效解决因重复相似性结构建筑所引起的误匹配问题，提高街景导航中定位的精度，有效降低了算法的复杂度和计算量。

技术领域

本发明涉及导航技术领域，尤其涉及一种基于街景图像匹配重复结构建筑的定位方法。

背景技术

在现代社会，GPS系统的使用十分普及。在车载系统或手机端的各类地图软件中打开GPS，便可以快速准确的获取用户当前的位置、方向等导航信息。然而，GPS导航也存在一些问题。在隧道、地下商场等特殊环境下，GPS信号较弱或不存在GPS信号，传统的地图导航难以发挥作用，这时基于特征的视觉导航方法就可以发挥作用。

早在上世纪60年代，图像跟踪技术就在军事领域取得了广泛应用。上世纪70年代末80年代初，麻省理工学院的马尔教授创立了计算机视觉理论，将视觉研究向前推进了一大步。随着视觉导航技术的不断发展和成熟，其在社会生活、军事等领域的应用也越来越广泛。

基于特征的视觉导航技术主要包含两方面，特征提取和特征匹配。特征提取技术是视觉特征方法的重要前提和基础，也会影响匹配的精度。常用的特征提取方法有Harris角点、Susan角点等。但上述方法的缺点是不具有尺度不变性，因此不适合解决街景导航问题。为解决上面的问题，Lowe提出了SIFT算子，在此基础上改进的方法有SURF算子、HOG等。尺度不变特征描述子的优势是对于缩放和旋转变换具有不变性，而对光照和视角变化具有良好的鲁棒性，因此适用于街景导航。

特征匹配技术主要有蛮力匹配法、FLANN匹配法等。但是用上述方法得到的匹配结果通常有较多的误匹配。由于在街景中有许多重复相似的建筑，因此匹配时会出现误匹配。为解决这个问题，一种较为有效的匹配策略是距离比值法。它通过设置一个阈值，将描述子最近距离和次近距离的比小于该阈值的认为是正确的匹配点，从而剔除掉误匹配点。从匹配结果看，正确的匹配项被保留下来，从而提高了匹配的准确度。但是该方法存在缺陷。重复相似结构建筑的特征描述子通常距离较近，因此用距离比值法区分相似建筑的效果并不理想。针对该问题，本专利提出了新的匹配策略，改进因重复相似结构引起的误匹配现象。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对街景导航中重复相似结构建筑引起的误匹配问题、以及常用的距离比值法对于距离很近的特征描述子不能正确匹配的问题，提出一种基于街景导航重复结构建筑的新型匹配方法。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

基于街景图像匹配重复结构建筑的定位方法，包括如下步骤：

步骤1)，拍摄街景图像，用特征提取算子检测街景图像的特征点，并计算得到相应的描述子；

步骤2)，将待匹配图像与预设的模型数据库中的模型图像进行匹配，得到各个匹配点；

步骤3)，筛除引起误匹配问题的错误匹配点；

步骤4)，根据筛除过后的匹配点计算出用户当前的位置，并将位置信息反馈给用户。

作为本发明一种基于街景图像匹配重复结构建筑的定位方法，所述步骤1)的详细步骤如下：

步骤1.1)，拍摄街景图像；

步骤1.2)，采用具有不变性的特征算子对图像进行特征提取，得到各个特征点；

步骤1.3)，计算各个特征点的描述子；

步骤1.4)，选取任意特征点，以该特征点为圆心，用等间距的m个同心圆对特征点的邻域进行划分，再将圆周n等分，形成m*n个子区域，所述m、n均为正整数；