[发明专利]一种基于广角相机模型的图像特征配准方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于广角相机模型的图像特征配准方法及系统，针对现有广角相机特征点匹配效果差且效率慢的问题，本发明提供了一种基于广角相机模型的图像特征配准方法，包括以下步骤：建立广角相机投影模型以得到模板点和广角图像之间坐标的映射关系；模板点提取：将入射光线透过广角相机的归一化平面上的点作为模板点；计算描述子：根据模板点在广角相机的图像平面上的位置计算模板点的像素坐标，根据模板点的像素坐标计算描述子；特征匹配：计算描述子之间的汉明距离里得到特征点的配准结果。本发明的方法整个方法提高了广角图像中的特征点能够尽可能多的正确匹配，提高了特征点匹配准确率，提高机器人位姿估计的精度。本发明的系统结构简单。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更具体地说，涉及一种基于广角相机模型的图像特征配准方法及系统。

背景技术

广角相机可以扩大相邻帧之间的视觉重叠区域,并且可以从环境中捕获更多场景信息，但当前广角相机存在图像畸变大、特征点匹配效果差的问题，普通相机拍摄的图片相较于周围环境，畸变较小，获得的位姿信息相对准确。也就是说基于广角相机的视觉SLAM技术，虽然相较于普通相机能够感知到更多的周围环境，但是其缺点也很明显，广角相机所拍摄的图片与真实环境相比畸变较大；普通相机的视场角有限,在传统的视觉SLAM系统存在物体遮挡、运动过快和剧烈转弯等问题。

针对上述问题也进行了相应的改进，如中国专利申请号CN202110767999.2，公开日为2021年9月3日，该专利公开了一种基于广角相机大畸变图的初始化建图方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤S1、通过对入射光线的追踪，确定特定相机模型；步骤S2、提取畸变图视觉特征点，进行数据关联，生成入射光线匹配对；步骤S3、根据入射光线匹配对应的几何关系对畸变图地图初始化：步骤S4、通过误差比较，对几何模型进行选择；步骤S5、递归尺度恢复。该方法提出了一种通用相机入射光线追踪方案，使任意的相机参数模型都可以转换到本发明提出的特定相机模型，并通过此特定相机模型追踪对应像素点的入射光线的方向，完成视觉地图的初始化。该专利的不足之处在于：整体精度有待考量，且操作繁琐，效率低。

又如中国专利申请号CN202010203054.3，公开日为2021年10月12日，该专利公开了一种超广角畸变标定方法及装置，该标定方法包括控制相机对标定板拍照获取标定图像至预定次数；使用超广角标定算法对获取的所述标定图像进行运算，获得标定结果；若所述标定结果满足预设条件，则输出所述标定结果；若所述标定结果不满足在预设条件，则返回重新执行所述标定拍照步骤。该专利的不足之处在于：虽能较为快速稳定的内参计算和全视场光学畸变校正，但成本高。

发明内容

1、要解决的问题

针对现有广角相机特征点匹配效果差且效率慢的问题，本发明提供了一种基于广角相机模型的图像特征配准方法及系统。本发明的方法整个方法提高了广角图像中的特征点能够尽可能多的正确匹配，提高了特征点匹配准确率，提高机器人位姿估计的精度。本发明的系统结构简单，在保证工作精度的同时提高工作效率。

2、技术方案

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。

一种基于广角相机模型的图像特征配准方法，包括以下步骤：

S1：建立广角相机投影模型以得到模板点和广角图像之间坐标的映射关系：建立世界坐标系、广角相机的归一化平面、虚拟广角镜头和广角相机的图像平面；

S2：模板点提取：将入射光线透过广角相机的归一化平面上的点作为模板点；

S3：计算描述子：根据模板点在广角相机的图像平面上的位置计算模板点的像素坐标，根据模板点的像素坐标计算描述子；

S4：特征匹配：计算描述子之间的汉明距离里得到特征点的配准结果。

更进一步的，所述步骤S2包括如下步骤：