[发明专利]特征提取的方法、装置、电子设备和计算机存储介质

说明书

本发明提供了一种特征提取的方法、装置、电子设备和计算机存储介质，该方法包括：获取待处理图像；对待处理图像进行特征提取，得到待处理图像的特征提取图谱和特征提取图谱中像素点的特征描述符；根据特征提取图谱和特征描述符确定待处理图像的图像特征，以根据图像特征确定视觉惯性里程计的位姿信息；该图像特征包括：轮廓特征点的位置信息和/或轮廓特征点的特征描述符。在本发明中，能够获取待处理图像中大量均匀分布的轮廓特征点，避免了传统提取方法中提取的特征点集中在某一小块区域而丧失部分维度，在环境变化剧烈时也能够获得鲁棒的图像特征，稳定性好，缓解了现有的特征提取算法提取得到的图像特征稳定性差且准确性不好的技术问题。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，尤其是涉及一种特征提取的方法、装置、电子设备和计算机存储介质。

背景技术

在目前的视觉同步定位与地图构建系统中，研究员通常采用视觉里程计，利用前后帧图像之间的匹配估计相机运动，并利用重投影误差来优化相机位姿。

在这一过程中，需要通过特征提取算法提取前后帧图像的特征点，然后通过前后帧图像特征点的匹配，估计相机运动。在目前的视觉同步定位与地图构建系统中，特征提取算法都是采用了传统的orb算法或sift算法。由于前后帧图像之间的匹配完全依赖于特征点的对应，假如特征点在图像的不同区域产生了大的响应值(比如，在前一帧图像中提取的特征点在前一帧图像的手机区域，而在当前帧图像中提取的特征点在当前帧图像的鼠标区域)，这样即便特征提取准确，也无法通过特征点对前后帧图像进行配准。这两种算法使用“响应值最大”作为判断特征点位置的标准，提取的图像特征的稳定性差；另外，在实际的处理过程中，尤其是室外环境的光照变化范围通过较大，这将大大影响前后帧图像的特征提取以及前后帧图像的匹配，尤其是在昏暗灯光(如夜晚、雪景等)的情况下，将会使得orb算法或sift算法在前后帧图像的绝大部分区域获得相近的响应值(响应值用于表征其对应的点为特征点概率的大小)，这样使用“响应值最大”作为判断特征点位置的标准时，导致提取得到的特征点的数量急剧减少，也即提取的图像特征的准确性差，无法进行鲁棒的特征匹配，进而估计得到相机运动准确性差。而由于相机运动是由前后帧图像的相对位姿确定的，当前帧位姿估计都依赖于前一帧的位姿，因此，假如在某个位置的运动估计产生了误差，该错误信息将在视觉同步定位与地图构建系统中一直传递，并不断累计，最终可能导致估计的相机运动发生轨迹漂移。

综上，现有的特征提取算法提取得到的图像特征稳定性差且准确性不好。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种特征提取的方法、装置、电子设备和计算机存储介质，以缓解现有的特征提取算法提取得到的图像特征稳定性差且准确性不好的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种特征提取的方法，所述方法包括：获取视觉惯性里程计在目标区域内移动时，对所述目标区域进行拍摄得到的待处理图像；对所述待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的特征提取图谱和所述特征提取图谱中像素点的特征描述符；所述特征提取图谱中第一像素点的像素值表示其在所述待处理图像中所对应的像素点为所述待处理图像中目标对象的轮廓特征点的概率，所述特征描述符表示其所对应的第一像素点的图像块信息；根据所述特征提取图谱和所述特征提取图谱中像素点的特征描述符，确定所述待处理图像的图像特征，以根据所述图像特征确定所述视觉惯性里程计的位姿信息；所述图像特征包括：所述轮廓特征点的位置信息和/或所述轮廓特征点的特征描述符。

进一步地，所述图像特征包括：所述轮廓特征点的位置信息；根据所述特征提取图谱和所述特征提取图谱中像素点的特征描述符，确定所述待处理图像的图像特征包括：在所述特征提取图谱中确定第一目标像素点；所述第一目标像素点为所述第一像素点中像素值大于预设像素阈值的像素点；对所述第一目标像素点按照其像素值进行排序，得到像素点排序序列；对所述像素点排序序列中的像素点进行非极大值抑制操作，得到目标像素点；将所述目标像素点在所述特征提取图谱中的位置信息作为所述轮廓特征点的位置信息。