[发明专利]一种基于边缘特征匹配的红外视觉里程计实现方法

说明书

本发明公开了一种基于边缘特征匹配的红外视觉里程计实现方法，涉及机器视觉定位领域。该方案结合了传统特征点法和直接法的优势，相比直接采用传统方案，本方法都具有一定的优势，该发明通过对红外图像进行边缘提取，通过在连续红外图像帧间进行边缘配准，使用ICP匹配算法求解相机帧间运动估计，克服了机器人在光照动态变化、夜间、弱光照无光照、雾天等复杂环境中的定位问题。

技术领域

本发明涉及机器视觉定位领域，具体涉及一种基于边缘特征匹配的红外视觉里程计实现方法。

背景技术

同步定位与地图构建(SimultaneousLocalizationandMapping)技术对于户外机器人及无人驾驶有着重要意义，其也对SLAM在复杂环境中的定位性能提出更高的要求。

在光照高动态变化、夜间黑暗环境、雾天等复杂环境中，现有基于可见光视觉的定位方案在该环境中容易发生传感器退化，无法提供准确的定位信息。

近年来，由于红外相机对可见光不敏感，在夜间、雾天环境中有着良好的成像，但红外相机的高温漂、弱纹理、低对比度等特性限制了红外相机在SLAM领域的进一步应用，现有红外SLAM采用传统基于可见光视觉的定位方案，但由于相机特性的不同，使得传统方案无法良好应用在红外相机上。

现有技术中，公布号为CN106846417A、名称为基于视觉里程计的单目红外视频三维重建方法的中国专利申请公开了一种直接法和稀疏法视觉里程计模型，通过红外图像帧间的像素匹配获得光度误差，借助高斯牛顿法进行迭代最小化光度误差从而求解红外热像仪的位姿，从而获得里程计信息。

该方案基于传统直接法，但由于红外图像存在温度漂移，无法保证直接法所依赖的灰度一致性假设，因而在室外长时间工作时，红外图像会发生较大的温度漂移，使得该方案容易失效。

如果进行红外相机的温度矫正，但又会因为温度矫正时引起的数据输出中断导致实时位姿估计的丢失，因而直接法无法良好适用于红外视觉里程计。

公布号为CN111882602A的中国专利申请公开了一种基于ORB特征点和GMS匹配过滤器的视觉里程计实现方法，对于每一帧图像，基于相机当前位姿，获取图像中的特征点(包括特征点对应角点的二维像素坐标、三维世界坐标和brief描述子)；对当前帧和上一帧之间的特征点结合GMS匹配过滤器进行匹配；根据对上一帧匹配到的特征点，求解PnP问题，得到当前帧的相机位姿；该方案为特征点法，依赖图像丰富的纹理信息，因此该视觉里程计实现方案在室外光照不稳定、夜间等环境中，由于图像无法提供丰富的纹理信息、导致描述子的区分度下降，特征点无法形成精确的匹配，从而在上述复杂环境中无法提供良好的定位信息。

因此，一种更加适用于红外相机的定位方案有待提出。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于边缘特征匹配的红外视觉里程计实现方法，其结合了传统特征点法和直接法的优势，相比直接采用传统方案，本方法都具有一定的优势。该发明通过对红外图像进行边缘提取，通过在连续红外图像帧间进行边缘配准，使用最近点迭代匹配算法求解相机帧间运动估计，克服了机器人在光照动态变化、夜间、弱光照无光照、雾天等复杂环境中的定位问题。

为实现上述发明目的，本发明采取的技术方案如下：

一种基于边缘特征匹配的红外视觉里程计实现方法，包括以下步骤：

步骤S1：红外相机获取图像，对原始红外图像进行图像预处理，提高图像对比度，并进行自适应高斯差分边缘检测；

步骤S2：通过采用高斯差分平面拟合算法提取亚像素边缘位置；

步骤S3：构建稠密深度图，进行图像边缘点深度值恢复，获得红外视觉里程计的尺度信息；

步骤S4：计算图像边缘点的距离变换图变体，加快位姿求解速度；