[发明专利]一种基于视觉特征匹配与拍摄角度估计的室内定位方法

摘要

一种基于视觉特征匹配与拍摄角度估计的室内定位方法，本发明涉及基于视觉特征匹配与拍摄角度估计的室内定位方法。本发明的目的是为了解决现有室内定位方法均需要在前期进行大量的设备和基础设施投入，而且对定位场景的要求也较为严格的问题。通过以下技术方案实现的一构建室内场景中的视觉数据库，该视觉数据库中包含室视觉特征在室内坐标系下的位置坐标以及视觉特征在室内采集过程中的摄像机坐标系；二根据步骤一中得到的室内场景中的视觉数据库，求解与查询图像P1Q和P2Q匹配率最大的数据库图像；三、计算查询图像P1Q对应的旋转矩阵R1和查询图像P2Q对应的旋转矩阵R2；四根据R1和R2计算查询图像摄像机的位置。本发明应用于计算机视觉和图像处理领域。

主权项

一种基于视觉特征匹配与拍摄角度估计的室内定位方法，其特征在于，一种基于视觉特征匹配与拍摄角度估计的室内定位方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一：构建室内场景中的视觉数据库，该视觉数据库中包含视觉特征、视觉特征在室内坐标系下的位置坐标以及视觉特征在采集过程中的摄像机坐标系位置；具体过程为：步骤一一：定义室内坐标系；在室内场景中，定义一个三维直角正交坐标系ODXDYDZD，其中，ZD轴的方向为正北方向，XD轴的方向为正东方向，YD轴的方向为垂直于室内地平面向下，OD为三维直角正交坐标系ODXDYDZD的原点；步骤一二：定义摄像机坐标系和图像坐标系；定义摄像机坐标系为三维直角正交坐标系OCXCYCZC，其中，ZC轴与摄像机光轴重合，OC为坐标系原点，XC轴与YC分别垂直于ZC轴，且坐标系OCXCYCZC满足右手准则；定义图像坐标系为二维直角坐标系OPXPYP，在图像坐标系中，OP为图像坐标系原点，图像坐标系的XP轴与YP轴分别与摄像机坐标系的XC和YC轴平行；步骤一三：地平面网格划分；在室内地平面ODXDZD上，以0.5米为一个长度单位，每隔一个长度单位，分别作平行于XD和ZD轴的直线，得到N个0.5米×0.5米的正方形网格区域，N为正整数；其中，室内地平面ODXDZD为三维直角正交坐标系ODXDYDZD中的一个平面；步骤一四：视觉特征采集；在每个正方形网格区域的4个顶点处，利用CCD摄像机对室内固定视觉特征进行采集，并将该图像作为数据库图像；在每个图像采集点，以XD轴方向为正方向，摄像机以光心为圆心绕YD轴旋转360°，每隔15°采集一幅图像，记为PiD，其中，上标D表示该图像为数据库图像，下标i为数据库图像序号，i取值范围为i＝1,2,…,datanum，datanum为数据库图像总数，datanum为正整数，在图像采集过程中，CCD摄像机坐标系中的YCOCZC平面与地平面平行，在图像采集的同时，记录数据库图像摄像机坐标系与室内坐标系之间的旋转关系；在采集每一幅数据库图像后，需要对图像所包含的视觉特征的位置坐标进行记录，视觉特征的位置坐标是视觉特征在室内坐标系下的位置坐标值；步骤二：根据步骤一中得到的室内场景中的视觉数据库，求解与查询图像P1Q和匹配率最大的数据库图像；具体过程为：步骤二一：查询图像与数据库图像的SURF特征提取；待定位用户利用摄像机在同一位置进行两次图像采集，可以得到两张包含有不同视觉特征的查询图像，记为上标Q表示该图像为查询图像，下标k表示查询图像编号，其中k＝1,2，分别对查询图像P1Q和进行SURF特征提取，可以得到查询图像P1Q的特征以及查询图像的特征，用l1和l2分别表示查询图像P1Q和的SURF特征向量数目，l1为正整数，l2为正整数，分别对数据库图像PiD进行SURF特征提取，可以得到数据库图像PiD的特征，上标D表示该图像为数据库图像，下标i为数据库图像序号，i取值范围为i＝1,2,…,datanum，datanum为数据库图像总数，datanum为正整数；步骤二二：SURF特征匹配；根据SURF特征匹配算法，利用查询图像P1Q的特征分别与数据库图像PiD的特征进行SURF特征匹配，下标i为数据库图像序号，其中，i＝1,2,…,datanum，datanum为数据库图像总数，datanum为正整数，由此可得datanum个匹配结果，每个匹配结果中所包含的匹配特征点数量记为特征点的位置坐标记为其中Q1表示该特征对应于查询图像P1Q；利用查询图像的特征分别与数据库图像PiD的特征进行SURF特征匹配后，得到datanum个匹配结果，每个匹配结果中所包含的匹配特征点数量记为特征点的位置坐标记为其中Q2表示该特征对应于查询图像步骤二三：选取与查询图像匹配率最大的数据库图像：由式(1)计算查询图像P1Q与每一幅数据库图像的匹配率RiQ1=NiQ1l1,(i=1,2,...,datanum)---(1)]]>由式(1)得到datanum个匹配率，取这datanum个匹配率中的最大值，并记录其对应的数据库图像，将与查询图像P1Q匹配率最大的数据库图像记为将数据库图像的视觉特征的位置坐标向量记为其中，m1表示数据库图像编号，xm1表示在室内坐标系中视觉特征在XD方向上的坐标值，ym1表示在室内坐标系中视觉特征在YD方向上的坐标值，zm1表示在室内坐标系中视觉特征在ZD方向上的坐标值；由式(2)计算查询图像与每一幅数据库图像的匹配率RiQ2=NiQ2l2,(i=1,2,...,datanum)---(2)]]>由式(2)可以得到datanum个匹配率，取这datanum个匹配率中的最大值，并记录其对应的数据库图像，将与查询图像匹配率最大的数据库图像记为将数据库图像的视觉特征的位置坐标向量记为其中，m2表示数据库图像编号，xm2表示在室内坐标系中视觉特征在XD方向上的坐标值，ym2表示在室内坐标系中视觉特征在YD方向上的坐标值，zm2表示在室内坐标系中视觉特征在ZD方向上的坐标值；步骤三：计算查询图像P1Q对应的旋转矩阵R1和查询图像对应的旋转矩阵R2；步骤四：根据R1和R2计算查询图像摄像机的位置。