[发明专利]基于光流跟踪预测和凸几何距离的线段特征跟踪方法

权利要求书

1.一种基于光流跟踪预测和凸几何距离的线段特征跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S100，提取输入视频数据中第t帧的图像I_t的线段l_i，得到第一线段集；

步骤S200，提取每一条线段的特征点，通过基于IMU惯性导航单元辅助的光流跟踪，获取所述特征点在t+1帧的图像I_t+1上的位置，得到预测点集；

所述预测点集，其获取方法为：

获取第一预测点集u′₁，

u′₁＝KRK^-1u₁

其中，u₁为图像I_t的线段的特征点集；K为标定好的相机内参矩阵；R为图像I_t和图像I_t+1之间的旋转矩阵，通过对图像I_t和图像I_t+1之间的IMU惯性导航单元序列积分得到；

基于第一预测点集u′₁，通过光流跟踪方法得到的u₁对应图像I_t+1上的第二预测点集u₂；

从第二预测点集u₂中去除跟踪错误的特征点得到第三预测点集u₃，作为最终的预测点集；

步骤S300，对所述特征点在所述图像I_t+1上的位置进行拟合，得到所述图像I_t+1中的预测线段l′_i，得到第二线段集；

步骤S400，获所述图像I_t+1中的线段l_j，得到第三线段集；

步骤S500，基于线段l′_i和所述第三线段集中所有线段的几何距离，构建线段l′_i的误差矩阵A_i；

步骤S600，对误差矩阵A_i、匹配向量x_i，采用L1范数的凸优化获取所述第三线段集中与线段l′_i匹配的线段，并基于线段l_i和线段l′_i的对应关系，得到所述第三线段集中与线段l_i匹配的线段。

2.根据权利要求1所述的基于光流跟踪预测和凸几何距离的线段特征跟踪方法，其特征在于，所述第t帧图像的线段l_i通过费雪线性判别FLD的方法提取。

3.根据权利要求1所述的基于光流跟踪预测和凸几何距离的线段特征跟踪方法，其特征在于，步骤S200中“提取每一条线段的特征点”，其方法为：在线段l_i上等距采样c个点作为特征点。

4.根据权利要求1所述的基于光流跟踪预测和凸几何距离的线段特征跟踪方法，其特征在于，所述去除跟踪错误的特征点，针对每条线段单独处理：

对于第二预测点集u₂中与线段l_i对应的第二预测点子集u_2i，选取同时满足第一约束条件、第二约束条件的点，得到临时点集；

基于所述的临时点集，通过最小二乘方法拟合直线；

从所述临时点集中去除距离所拟合直线大于设定阈值的点，得到与线段l_i对应的第三预测点子集u_3i；

其中，所述第一约束条件为跟踪成功并且满足极线约束；所述第二约束条件为预设的边缘特征判定条件。

5.根据权利要求4所述的基于光流跟踪预测和凸几何距离的线段特征跟踪方法，其特征在于，所述第二线段集中与线段l_i对应的预测线段l′_i的获取方法为：

基于第三预测点子集u_3i，通过最小二乘方法拟合直线。