[发明专利]一种实时的直线段匹配方法

摘要

本发明公开了一种实时的直线段匹配方法，包括以下步骤：1)图像采集；2)直线段检测；3)直线段合并；4)直线段描述符构建；5)描述符匹配。本发明采用基于梯度生长的直线段检测方法，从而无需对图像进行边缘检测，避免了二值化阈值选取的影响。采用直线段合并的方法，避免了细碎短小直线段的干扰，同时降低了计算量。采用直线段之间的相对位置分布这一几何关系，对弱纹理区域的直线段有较好的描述能力，且具有旋转不变性，能够达到实时匹配。另外，本发明无需对图像进行边缘检测，并且适用于不同尺寸直线段的匹配；同时，本发明能够适用于多直线段场景中的快速匹配。最后，本发明在军事上可用于特定目标的跟踪匹配，如机场跑道等；航空航天中可用于非合作目标感兴趣区域的末端匹配跟踪等。

主权项

1.一种实时的直线段匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：1)图像采集：利用已标定且立体校正后的双目相机对目标图像进行采集，得到左图像Il和右图像Ir；2)直线段检测：利用基于梯度生长的直线段检测方法对图像Il和Ir进行直线段检测，检测出的直线段集合分别表示为lL＝{o1,o2,…,om}和lR＝{o’1,o’2,…,o’n}；组成每条直线段的各坐标点坐标也记录如下：对于直线段o1，其上坐标点集表示为Po1＝{(x1,y1)，(x2,y2)，…，(xNo1,yNo1)}；3)直线段合并：对检测出的直线段集合中的任意两条求取端点距离和夹角，对符合条件的直线段进行合并，得到直线段集合lL＝{p1,p2,…,pM}和lR＝{q1,q2,…,qN}；4)直线段描述符构建：对lL和lR中的每一条直线段，按照设计的方法求取其特征描述符；lL＝{p1,p2,…,pM}和lR＝{q1,q2,…,qN}中每条直线段的描述符表示为FL＝{f1,f2,…,fM}和FR＝{f’1,f’2,…,f’N}；对于lL＝{p1,p2,…,pM}和lR＝{q1,q2,…,qN}中的任一直线段pi，其上坐标点集表示为Ppi＝{(x1,y1)，(x2,y2)，…，(xNpi,yNpi)}；对于每个坐标点(xi,yi)求取与相邻直线段位置分布关联的描述符；具体地，以点(xi,yi)为中心，首先构建半径分别是r和r/2的同心内圆Ci和外圆Co；将Ci和Co划分成均等的12个扇形；计算出pi上点(xi,yi)处梯度方向，将梯度线与圆周相交处逆时针第一个完整扇形定义为a和A，逆时针依次为12个扇形进行编号；Ci上扇形依次编号为a、b、c、d、e、f、g、h、i、j、k、l；Co上扇形依次编号为A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L；统计所有直线段是否落在扇形圆弧上，如果扇形A圆弧上没有直线交点，则A的值记为0；扇形A圆弧上有一条直线段经过，则A的值记为1；扇形A圆弧上有两条直线段经过，则A的值记为2，以此类推；此处采用16进制编码，最多可统计15个直线段交点，如果超出此数值一律视为15个交点；最后将内圆外圆组成一个24位编码，即为直线段上坐标点(xi,yi)的描述符；一条直线段上所有点的描述符集合在一起构成了该条直线段的特征描述符FL＝{f1,f2,…,fM}和FR＝{f’1,f’2,…,f’N}；5)描述符匹配：计算直线段描述符之间的Hamming距离；对于FL中的任一直线段，FR中与其Hamming距离最小的直线段即为其最佳匹配；已立体校正的左右图像对中，空间上同一点在左右图像上的两个投影点纵坐标相同；对于lL和lR中的任意两条直线段，纵坐标相同两点则求取描述符之间的Hamming距离，并记录该距离；两条直线段长度不同时，一条上各点计算完毕则累计所有Hamming距离之和，记为两条直线段描述符之间的距离；对于lL中的任一直线段，lR中与其Hamming距离之和最小且小于阈值的直线段即为其最佳匹配。