[发明专利]一种图像特征点提取方法和相机

说明书

本发明公开了一种图像特征点提取方法和相机，方法包括：获取相机采集的原始图像，根据原始图像形成图像金字塔；将图像金字塔的底层图像划分为多个像素块，确定与像素块对应的第一特征点阈值，使用第一特征点阈值对像素块进行特征点检测第一特征点；利用底层图像信息更新第一特征点阈值得到第二特征点阈值，使用第二特征点阈值对第二层图像的相应像素块进行特征点检测，得到第二特征点。根据图像金字塔确定原始图像上分别与第一特征点和第二特征点对应的原始特征点，按照原始特征点的像素位置筛选原始特征点得到提取结果。本发明实施例同时满足了图像特征点提取过程中的特征点离散分布、尺度不变性、实时性要求。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像特征点提取方法和相机。

背景技术

图像特征提取和匹配是实现图像拼接、图像校准、目标识别和跟踪的关键步骤之一，已经广泛应用在三维重建、视觉导航、SLAM等领域中。国内外学者在特征提取进行了大量研究，但多集中在尺度不变性、旋转不变性等鲁棒性的改进上，而对于提取阈值设置的改进比较简单，例如，对于FAST特征点提取往往采用设定固定阈值或者使用多阈值多次特征提取的方式来实现离散分布效果。采用设定固定阈值的方式在光照变化剧烈情况下容易导致提取的特征点数量不稳定，而使用多阈值多次提取特征点的方式虽然能够解决这一问题，但提取耗时会随着提取次数显著增加。

由此可知，现有技术的图像特征点提取不能同时满足图像特征点离散分布、尺度不变性、实时性要求，这一技术问题亟待解决。

发明内容

本发明提供了一种图像特征点提取方法和相机，同时满足了图像特征点提取过程中的图像特征点离散分布、尺度不变性、实时性要求。

根据本申请的一个方面，提供了一种图像特征点提取方法，包括：

获取相机采集的原始图像，根据所述原始图像形成图像金字塔；

将所述图像金字塔的底层图像划分为多个像素块，确定与所述像素块对应的第一特征点阈值，根据所述第一特征点阈值对所述像素块进行特征点检测，得到第一特征点，其中，所述底层图像为所述原始图像；

根据与当前层图像相邻的下一层图像的信息，获得与所述当前层图像的各像素块对应的第二特征点阈值，根据所述第二特征点阈值对所述当前层图像的相应像素块进行特征点检测，得到第二特征点，其中，所述当前层是所述图像金字塔的第二层至顶层中的任一层；

按照原始特征点的像素位置筛选所述原始特征点，得到图像特征点提取结果，其中，所述原始特征点包括所述第一特征点以及由所述第二特征点投影到原始图像得到的特征点。

根据本申请的另一个方面，提供了一种相机，包括摄像头模组和图像处理芯片，

所述摄像头模组，用于采集原始图像，将所述原始图像发送至所述图像处理芯片；

所述图像处理芯片，用于获取相机采集的原始图像，根据所述原始图像形成图像金字塔；将所述图像金字塔的底层图像划分为多个像素块，确定与所述像素块对应的第一特征点阈值，根据所述第一特征点阈值对所述像素块进行特征点检测，得到第一特征点，其中，所述底层图像为所述原始图像；利用与当前层图像相邻的下一层图像的信息，获得与所述当前层图像的各像素块对应的第二特征点阈值，根据所述第二特征点阈值对所述当前层图像的相应像素块进行特征点检测，得到第二特征点，其中，所述当前层是所述图像金字塔的第二层至顶层中的任一层；按照所述原始特征点的像素位置筛选所述原始特征点，得到图像特征点提取结果，其中，所述原始特征点包括所述第一特征点以及由所述第二特征点投影到原始图像得到的特征点。