[发明专利]室内场景多尺度矢量图像检索与定位方法、系统及介质

说明书

本发明公开了一种室内场景多尺度矢量图像检索与定位方法、系统及介质，本发明方法包括获取在室内中间位置对环境周围进行全景拍摄得到的室内全景图像；对室内全景图像分别进行切片和立方体贴图空间变换；分别对切片和立方体贴图空间变换得到的结果提取切片图像特征；对任意待定位位置拍摄的目标图像提取目标图像特征，根据目标图像特征、切片图像特征两者的关联度确定待定位目标图像对应的目标位置。本发明针对现有的室内场景下基于配准的定位方法对数据质量的高需求，以及对计算资源的高需求难以实际落地工程化应用的情况，能够基于全景图像的立方体切片进行粗定位，并基于全景图的切片进行精定位，能够实现实时环境下的高速图像定位。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种室内场景多尺度矢量图像检索与定位方法、系统及介质。

背景技术

基于图像的定位算法作为一门融合计算机视觉、机器学习、多视图几何、图像检索等众多科研领域的交叉性学科技术,在机器人导航定位、现实增强、三维重建、地标识别等领域有着关阔的应用前景和巨大的研究价值。基于图像的定位技术也是高层次图像处理任务不可缺少的组成部分。目前定位主要采用以下两种方式：点云配准：点云配准(PointCloud Registration),又名点云拼接、点云注册，对于两帧有重叠信息的点云，通过求解变换矩阵(旋转矩阵R和平移矩阵T)，使得重叠部分点云变换到同一个统一的坐标系下。但是由于实际场景中难以获得完整场景以及待配准目标的三维点云模型，以及点云庞大的数据量给配准带来极大的计算量，导致基于点云配准的定位方法难以在实际工程中应用；图像配准：图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。流程配准技术的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点；通过进行相似性度量找到匹配的特征点对；然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数；最后由坐标变换参数进行图像配准。但实际应用时会消耗较大的计算资源，难以进行实际使用。但是无论是点云配准还是图像配准，其对计算资源的需求使得难以在实际工程中应用，对数据准确性的要求更是限制了其常规应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题：针对现有的基于配准的对数据质量的高需求，以及对计算资源的高需求难以实际落地工程化应用的情况，本发明提供一种基于图像检索的定位方法，基于全景图像的立方体切片进行粗定位，并基于全景图的切片进行精定位，能够实现在实时环境下的高速图像定位。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种室内场景多尺度矢量图像检索与定位方法，包括：

S101，获取在室内中间位置对环境周围进行全景拍摄得到的室内全景图像；

S102，对室内全景图像分别进行切片和立方体贴图空间变换；

S103，分别对切片和立方体贴图空间变换得到的结果提取切片图像特征；

S104，对任意待定位位置拍摄的目标图像提取目标图像特征，根据目标图像特征、切片图像特征两者的关联度确定待定位目标图像对应的目标位置。

可选地，步骤S101中的室内全景图像为以圆柱体投影模型拍摄获得的尺寸为H×W的全景图像P。

可选地，步骤S102包括：以水平和竖直作为切片轴，将尺寸为H×W的全景图像P进行切片，获得n个尺寸为h₁×w₁的图像切片P₁～P_n；将尺寸为H×W的全景图像P进行立方体贴图变换，将360°视角的全景图像P按照前、后、左、右、上、下六面变换为6个尺寸为h₂×w₂的单视角图像C₁～C₆。