[发明专利]一种高实时性机器视觉运动分析方法

摘要

本发明公开了一种高实时性机器视觉运动分析方法，通过双目摄像机实时采集图像，采用SURF方法提取并匹配当前帧左右图像特征点，并对前后帧左图特征点进行跟踪，得到前后帧跟踪匹配点对集合；直接采用奇异值分解方法计算运动参数，利用该参数计算跟踪匹配点误差并剔除包含粗大误差的跟踪匹配点对，得到有效跟踪匹配点对集合；最后再通过奇异值分解方法得到经优化的运动参数。本发明利用前后帧跟踪匹配点对集合中仅有极少数跟踪匹配点对存在粗大误差的特点，直接对所有跟踪匹配点对计算运动参数，进而通过运动参数剔除包含粗大误差的跟踪匹配点对，显著提高了运动分析精度，而且相对于其他运动分析优化方法大大减少了计算量，更有利于机器视觉运动分析的实际应用。

主权项

一种高实时性机器视觉运动分析方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：步骤(1)、在实时采集双目摄像机图像的基础上，采用SURF方法提取并匹配当前帧左右图像特征点，得到左右图像匹配点对集合；步骤(2)、对前后帧左图特征点进行跟踪，得到前后帧跟踪点对集合，关联当前帧与前一帧左右图像匹配点对集合，得到前后帧跟踪匹配点对集合；步骤(3)、在计算所有跟踪匹配点对三维坐标的基础上，采用奇异值分解方法计算运动参数，并利用该参数得到跟踪匹配点对误差，剔除包含粗大误差的跟踪匹配点对，得到有效跟踪匹配点对集合；步骤(4)、在计算有效跟踪匹配点对三维坐标的基础上，再一次采用奇异值分解方法计算得到经优化的运动参数。