[发明专利]一种环境图像的特征表示方法、机器和存储介质

说明书

本发明实施例涉及一种环境图像的特征表示方法、机器和存储介质，所述方法包括：获取环境图像；对环境图像进行图像识别获得环境图像中的线段；基于线段获得线段周围预设范围内的局部区域；获取线段的局部区域的像素特征，并根据像素特征获得所述线段的描述子；将所述线段的描述子匹配预先获取的环境字典，获得所述线段的类别，所述环境字典包括至少两个线段样本及所述线段样本对应的描述子和类别；根据所述线段的坐标信息和类别获得所述线段的线特征，并基于线特征进行图像匹配。在将该特征表示方法应用于环境简单、含线条多的场景中进行图像匹配时，可以基于线特征进行图像匹配，匹配准确率高。

技术领域

本发明实施例涉及机器视觉领域，特别涉及一种环境图像的特征表示方法、机器和存储介质。

背景技术

由于机器人能代替人类从事繁重的家务劳动，因此深受人类的喜爱。机器人在完成用户的任务时，需要在未知环境中运动。在运动过程中为了实现自主定位和导航，需要构建增量式地图，同时估计自身在地图中的位置。

机器人在定位和建图过程中，需要对不同环境图像中的位置进行匹配，现有技术中，常采用特征点匹配的方法，该方法在比较复杂的户外环境中，可以获得较好的效果。

实现本发明过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：在家居环境中，由于家居环境中环境比较简单，常存在较大面积的同色图案，如采用特征点匹配的方法，匹配准确性较差。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种环境图像的特征表示方法、机器和存储介质，采用线特征来表示环境图像，采用该方法匹配环境图像时，匹配准确性高。

第一方面，本发明实施例提供了一种环境图像的特征表示方法，所述方法包括：

获取环境图像；

对所述环境图像进行图像识别获得所述环境图像中的线段；

基于所述线段获得所述线段周围预设范围内的局部区域；

获取所述线段的局部区域的像素特征，并根据所述像素特征获得所述线段的描述子；

将所述线段的描述子匹配预先获取的环境字典，获得所述线段的类别，所述环境字典包括至少两个线段样本及所述线段样本对应的描述子和类别；

根据所述线段的坐标信息和类别获得所述线段的线特征。

在其中一些实施例中，所述方法还包括获取环境字典：

获取至少两个环境图像样本；

对所述至少两个环境图像样本进行图像识别获得所述至少两个环境图像样本中的线段样本；

基于所述线段样本获得所述线段样本周围预设范围内的局部区域；

获取所述线段样本的局部区域的像素特征，并根据所述像素特征获得所述线段样本的描述子；

对各个线段样本的描述子进行聚类，获得至少一个类别，以获得各个线段样本对应的描述子和类别。

在一些实施例中，所述获取所述线段的局部区域的像素特征，并根据所述像素特征获得所述线段的描述子，包括：

将所述线段的局部区域分成至少三个子区域，并获得每个子区域对应的像素特征；

根据所述线段的局部区域中各个子区域的像素特征获得所述线段的描述子。

在一些实施例中，所述线段的线特征还包括第二类别；

所述方法还包括：

比较所述线段的局部区域中各子区域的像素特征，并基于各子区域像素特征的变化获得所述线段的第二类别。

在一些实施例中，将局部区域分成至少三个子区域，包括：