[发明专利]一种基于高光像素检测的视觉里程计位姿优化方法

权利要求书

1.一种基于高光像素检测的视觉里程计位姿优化方法，其特征在于包括如下步骤：

S1，获取彩色图像信息；

S2，计算彩色图像中高光像素图片；

S3，通过高光像素图片，计算各像素高光权重矩阵W_highlight，设置高光阈值I_th1，计算像素点i高光权重矩阵：

所述I_highlight表示高光像素成分；

S4，计算各像素梯度权重矩阵W_grad，包括如下步骤：

S41，将彩色图像灰度化，对图像进行模糊处理，计算像素点在x和y方向上的梯度幅值：

G_x(i)=I_x+1,y+I_x-1,y-2I_x,y

G_y(i)=I_x,y+1+I_x,y-1-2I_x,y

其中，G_x(i)、G_y(i)分别为像素点i在图像x方向和y方向上的梯度幅值，I_x,y为像素点i对应强度，I_x-1,y为像素点i左侧相邻像素点对应强度，I_x+1,y为像素点i右侧相邻像素点对应强度，I_x,y-1为像素点i上侧相邻像素点对应强度，I_x,y+1为像素点i下侧相邻像素点对应强度；

S42，设置梯度阈值I_th2，计算像素点i梯度权重矩阵W_grad：

；

S5，计算最终权重矩阵W=W_highlight•W_grad；

S6，计算各像素点描述子，所述描述子，通过表示当前帧图像中像素对应的特征描述子计算函数I(w(p,θ+△θ))得到，其中w( )表示变换函数，将当前帧中像素坐标投影到参考帧中，p为图像中像素坐标位置，θ为相机变换位姿信息；

S7，建立最小二乘优化方程，代入权重矩阵和像素点描述子，进行非线性优化求解位姿信息△θ，最小二乘优化方程：

其中，I’( )表示参考帧图像中像素的特征描述子计算函数。