[发明专利]一种基于轮廓点ORB特征匹配的无纹理空间目标姿态估计算法

摘要

本发明提供了一种基于轮廓点ORB特征匹配的无纹理空间目标姿态估计算法，属于数字图像处理技术领域。本发明在三维模型先验的基础上，充分利用投影图像轮廓中所包含的数据信息，利用ORB特征匹配和颜色索引建立从输入图像到目标三维模型的2D‑3D特征对应关系，并利用匹配误差构造置信概率矩阵，提出加权的正交投影算法解算无纹理空间目标的六自由度姿态参数。ORB特征提高了轮廓点匹配的准确性并且在初始姿态相对真实姿态有较大偏移的情况下仍具有一定的鲁棒性；本发明充分发掘建立2D‑3D对应关系子问题与解算姿态参数子问题之间的联系，利用匹配误差构造置信概率矩阵作为解算姿态参数的先验信息，避免了使用RANSAC算法剔除误匹配点，提高算法的计算效率和精度。

主权项

1.一种基于轮廓点ORB特征匹配的无纹理空间目标姿态估计算法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、输入空间目标的三维模型和待估计姿态下所成的单目图像；其中三维模型中包含空间目标的顶点坐标以及结构信息，输入的单目图像为灰度图像；/n步骤2、根据三维模型确定在不同视角下的空间目标投影图像库；/n步骤3、从空间目标投影图像库中选出与输入图像最相似的投影图像集合，即最相似图集；/n步骤4、对输入图像和最相似图集中的投影图像进行预处理，并提取轮廓；/n步骤5、基于轮廓点的ORB特征匹配建立输入图像轮廓和最相似图集中投影图像轮廓之间的2D-2D点对应关系；/n步骤6、基于颜色索引建立输入图像轮廓到空间目标三维模型之间的2D-3D点对应关系；/n步骤7、基于投影图像与输入图像匹配准确度构造置信概率矩阵W,W是n×n的对角矩阵，如公式(1)：/n /n其中n为2D-3D对应点的数量，对角线元素ω_j为第j对2D-3D对应点的置信概率；由于通过步骤6得到的2D-3D对应点中会存在很多多对一的情况，所以需要为每一个三维点确定所对应的二维点，并计算置信概率；本算法首先对同一个三维点所对应的多个二维点做聚类，根据每一个聚类中二维点的聚集程度、二维点的数量和二维点所对应的投影图像的匹配误差大小给该聚类打分，取得分最高的聚类中所有二维点的平均值作为最终对应于三维点的二维点坐标，并取该聚类的得分作为该对2D-3D对应点的置信概率；/n步骤8：结合2D-3D对应点的置信概率矩阵对正交投影算法进行改进，提出加权正交投影算法以迭代计算姿态参数；/n步骤9、根据终止条件判断当前输出姿态参数还是返回步骤2进行下一次迭代计算。/n