[发明专利]一种基于ORB和RANSAC的油相流速测量方法

权利要求书

1.一种基于ORB和RANSAC的油相流速测量方法，其特征在于：所述测量方法包括以下步骤：

步骤一：根据FAST算法处理图像的数据信息，检测图像中的特征点；

所述FAST算法计算方法为：

判断某一像素点O(i,j)是否为特征点，将以点O为中心，半径为3的周围像素点对应的像素值大小与点O处的像素值大小进行比较，若超过12个像素点对应的像素值与点O的像素值差的绝对值大于设定的阈值则判定点O为特征点，否则点O不是特征点；

判断点O(i,j)是否为特征点的表达式为

式中，若E为1时，判定点O为特征点，否则点O不是特征点，其中D_ij表达式为

式中T_N为设定的阈值，a_mn为矩阵A的元素，矩阵A的表达式为I(i,j)是指点O(i,j)处的像素值大小；

步骤二：确定特征点方向，根据改进的BRIEF算法描述步骤二中检测的特征点，使其描述子具有稳定性；

所述的确定特征点方向的方法为：

若经步骤一判定点O(i,j)为特征点，则确定以点O(i,j)为中心，半径为r的所有像素点像素值的质心M(x_m，y_m)，质心M(x_m,y_m)的计算公式为

式中x,y分别表示以点O为中心，半径为r内像素点对应的横纵坐标值；I(x,y)为点(x,y)处的像素值大小，特征点O的方向θ计算公式为

所述改进的BRIEF算法的计算方法为：

在点O周围的31×31区域内随机抽取l+1个随机点，将其定义为矩阵S，矩阵S的表达式为

为使矩阵S对于特征点固定且唯一，将矩阵S进行旋转θ得S_θ，S_θ的计算公式为

式中R_θ为特征点方向θ对应的旋转矩阵，P_l是指随机点旋转后的位置；比较矩阵S_θ中P_k和P_k+1代表的点像素值的大小，1≤k≤l，记录对应的二值码，构成的二值码串即为点O的描述子，点O描述子f_O的表达式为

式中k是描述子中一二值码对应的序号，f_O的初始值为0，I(P_k)是指矩阵P_k代表点处的像素值大小；

步骤三：根据Hamming距离对采集的多帧图像中特征点进行匹配，初步提取匹配点对；

所述匹配点对粗提取的计算方法为

式中G表示特征点是否匹配成功，若G＝1,则表示匹配成功，否则表示匹配失败；f_O1、f_O2分别表示第一帧和第二帧图像中特征点O的描述子，q表示图像中特征点的序号，s表示图像中检测到特征点的个数；粗提取后的匹配点对用矩阵H表示，H表示为

式中z表示粗提取匹配点对的个数，x_1z,y_1z分别是到第一帧图像中经粗提取得到的特征点的横纵坐标，x_2z,y_2z分别是到第二帧图像中经粗提取得到的特征点横纵坐标，H_1z和H_2z分别表示为

步骤四：利用改进的RANSAC算法对初步提取的匹配点对进行筛选，提取最终的匹配点对；

所述改进的RANSAC算法的计算方法为

流程1：设置Hamming距离一个阈值，提取低于阈值的匹配点对得到精提取的匹配点对，标记为矩阵I，I表示为

式中z′表示为筛选后匹配点对的个数，x_1z′,y_1z′分别是到第一帧图像中经粗提取得到的特征点的横纵坐标，x_2z′,y_2z′分别是到第二帧图像中经粗提取得到的特征点横纵坐标；I_1z′和I_2z′分别表示为

改进RANSAC算法的观测数据和模型计算数据分别为矩阵H和矩阵I；

流程2：匹配点对的坐标H和I均需进行归一化，以减少噪声的干扰，计算公式为

式中P_rv、M_rv分别为第v帧归一化后粗提取r＝1或精提取r＝2的特征点的坐标和归一化转换矩阵，其中r,v＝1,2；M_rv计算公式为

式中分别为第v帧归一化前粗提取r＝1或精提取r＝2的特征点的横纵坐标的平均值，其中r,v＝1,2；λ_rv分别为第v帧粗提取r＝1或精提取r＝2的特征点的归一化伸缩比，其中r,v＝1,2；λ_rv的计算公式为

式中u,u′分别是指归一化前粗提取r＝1或精提取r＝2的图像中特征点的序号；

流程3：根据精提取后的匹配点对P₂₁、P₂₂估计模型，获取基础矩阵F′，基础矩阵F′的计算公式为

式中是P₂₂的转置，对基础矩阵F′进行反归一化处理获取符合观测数据的基础矩阵F：

式中表示先对矩阵M₁₂进行求逆，后进行转置；是M₂₂的转置，表示矩阵M₁₁的逆；

流程4：计算观测数据H到对极线的距离，低于设定的阈值T_N判定为内点，记录内点数β，β的计算公式为

式中P_11x为P₁₁的第一行，P_11y为P₁₁的第二行，P_12x为P₁₂的第一行，P_12y为P₁₂的第二行，w是矩阵P₁₁和P₁₂列的序号，P_11w、P_12w分别为P₁₁、P₁₂的第w列，P₁₁和P₁₂的改写方式为

流程5：重复流程3和流程4，选取最大内点数β_max以及对应的内点，内点即为最终的匹配数据，内点的表达公式为

式中P_in1、P_in2分别是第一帧和第二帧图像已成功匹配的特征点，x₁′、y₁′分别为第一帧图像已成功匹配特征点的横纵坐标，x₁″、y₁″分别为特征点(x₁′,y₁′)对应第二帧图像中特征点的横纵坐标；

步骤五：根据最终提取到的匹配点对的位置信息和图像间采集的时间差t计算所有特征粒子的平均运动速度即为油相的平均运动速度

所述油相的平均运动速度计算公式为：

式中h表示最终匹配点对的序号，t是指两帧图像采集的时间差。