[发明专利]一种基于惯性姿态约束的特征匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于惯性姿态约束的特征匹配方法。首先将待匹配的两幅图像进行栅格化处理并检测ORB特征点，并选出含有较多特征点的栅格，并将惯性测量单元输出的姿态信息作为特征匹配的约束条件；其次，按照汉明距离进行排序和粗匹配，选取汉明距离不大于最小距离一定倍数的特征点对作为正确匹配点对，并将汉明距离介于一定距离的特征点对作为待定匹配点对；最后利用g2o非线性优化方法求解本质矩阵，利用本质矩阵恢复图像的位姿信息，对待定匹配点对使用对极约束条件，将满足自适应阈值条件的待定特征点对加入正确匹配点对，从而提高图像的匹配准确度。基于惯性姿态约束的ORB特征匹配方法误匹配点数减少，鲁棒性更高。

主权项

1.一种基于惯性姿态约束的特征匹配方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)将待匹配的两幅图像栅格化，栅格边长为a，并将每个栅格进行编号：第一幅图像的栅格编号记为A_pq，表示该栅格位于第一幅图像栅格阵列的第p行和第q列；第二幅图像的栅格编号记为B_pq，表示该栅格位于第二幅图像栅格阵列的第p行和第q列；(2)对两幅图像进行ORB特征检测，并统计第一幅图像每个栅格内的特征点个数f(A_pq)和第二幅图像每个栅格内的特征点个数f(B_pq)；(3)将第一幅图像中各栅格的特征点数进行降序排列，分别选出特征点数较多的前N个栅格，第一幅图像选出的栅格加入栅格集合A，第二幅图像选出的栅格加入栅格集合B，栅格集合A中的每个栅格记为A_i，栅格集合B中的每个栅格记为B_i，并计算出各栅格内的中心点像素坐标和(4)对惯性测量单元的输出值进行解算得到惯性测量单元的姿态信息，利用惯性测量单元的姿态信息对步骤(3)中各栅格内的中心点对进行匹配，计算栅格A_i与集合B中所匹配栅格B_i′的中心点坐标之间的距离d_i；(5)采用基于汉明距离的方法对两幅图像上的特征点进行粗匹配，并按照汉明距离进行排序，选取汉明距离不大于最小距离一定倍数的特征点对作为正确匹配点对，并将介于特定距离区间的特征点对作为待定匹配点对；(6)利用g2o非线性优化库建立超图，求解本质矩阵E，使得重投影误差最小；(7)利用本质矩阵E恢复出图像的姿态信息，设置自适应阈值函数，使用对极约束条件将待定匹配点对进行筛选，若满足相应阈值条件则将该待定匹配点对加入正确匹配点对。