CN101441769A - 单目摄像机实时视觉定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种单目摄像机实时视觉定位方法，属于计算机视觉领域。本发明先获得目标图像特征点集合，建立目标图像数据库并进行实时训练；然后对摄像机进行建模，获得摄像机模型参数；摄像机提取实时图像特征点集合，将实时图像的特征点与目标数据库中特征点集合进行匹配，经过去除误匹配、仿射检验得到特征点对和目标类别信息。利用特征点对和目标类别信息进行特征跟踪，并将准确的目标图像的跟踪特征点与摄像机模型参数相结合，得出摄像机的三维姿态。本发明只通过单个摄像机就能实现自定位、导航作用，从而降低系统复杂度和成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种单目摄像机实时视觉定位方法，以单目摄像机作为主要的传感手段，实现移动物体的实时视觉自定位。属于计算机视觉领域。
背景技术
近几年，随着机器人技术的飞速发展，如何实时获取环境物体的位姿、同时如何确定机器人自身的当前位置，已成为研究的热点问题，这些统称为定位问题，目前在工业、交通、航空、航海等领域所使用的定位技术主要包括：激光、声纳、红外以及视觉定位技术等相关传感器定位技术；利用GPS卫星定位技术等。
越来越多的定位系统使用了视觉传感器，这是因为视觉图像包含了目标的丰富信息，如颜色、纹理、形状，并且视觉系统价格低廉，使用方便，应用广泛。借助计算机视觉理论，视觉系统可以通过图像分析、目标识别等手段，理解环境信息，进而估计自身位姿。
目前，进行视觉定位的主要方法包括单目视觉定位和双目视觉定位。双目视觉定位系统成本高，立体匹配算法难度大、计算量大。而现有的单目视觉定位系统容易受到摄像机参数的影响，精确度较差，往往要求摄像机位姿固定(郭磊，徐友春，李克强等；基于单目视觉的实时测距方法研究，中国图形图像学报，2006，11(1)：74-81)。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种单目摄像机实时视觉定位方法，只通过单个摄像机就能实现自定位、导航作用，实现移动物体的实时视觉自定位。
为实现上述目的，本发明首先根据图像特征不变的特征提取方法获得目标图像特征点集合，建立目标图像数据库并对数据库进行实时训练；然后对摄像机进行建模，获得摄像机模型参数；摄像机获取实时图像后提取特征点集合，将实时图像的特征点按照特征匹配的方法与目标数据库中的多个特征点集合进行匹配，经过消除误匹配和仿射检验得到特征点对及目标类别信息。利用特征点对和目标类别信息进行特征跟踪，并将得到准确的目标图像的跟踪特征点与摄像机模型参数相结合，估计出摄像机的三维姿态，包括三维坐标和三个旋转角6个自由度信息，即完成实时视觉定位。
本发明方法包括如下具体步骤：
1、根据图像特征不变的特征提取方法对目标图像进行特征提取，获取目标图像的特征点集合，并存入目标数据库中。
2、按目标类别，依次将包括深度信息、几何结构信息在内的目标图像信息存入目标数据库中。
3、对摄像机进行建模和标定，得到摄像机的内参数和成像模型参数。
4、根据图像特征不变的特征提取方法对摄像机采集的实时图像进行特征提取，获取实时图像的特征点集合。
5、将实时图像的特征点集合与目标数据库中的多个特征点集合进行特征匹配。
6、去除匹配结果中的误匹配并采用仿射检验法得到特征点对，对特征点对进行识别评估得到目标类别信息。
7、利用上述所得的特征点对及目标类别信息，进行特征跟踪，并采用仿射检验法不断更新跟踪特征点对，其过程维护了被跟踪目标的类别信息和特征点对。
8、根据摄像机模型参数、跟踪特征点对及目标图像信息，进行位姿估计，完成单目摄像机实时视觉定位，包括三维坐标和三个旋转角共6个自由度信息。
本发明中，摄像机是图像和视频的来源，也是唯一的传感器，由普通摄像机即可。目标图像可以通过事先加载，也可以通过摄像机实时采集获得。
本发明通过摄像机采集单幅图像，通过特征提取、特征匹配、去除误匹配与仿射检验提取图像中的特征点对，同时将提取出的特征点对进行特征跟踪，结合摄像机模型参数便可确定摄像机的三维姿态。本发明只通过单个摄像机就能实现自定位、导航作用，不再依赖激光、声纳、红外等测距传感器，从而降低系统复杂度和成本，简易方便。另外，本发明计算量小、实时性高，具备较高的准确性。因此，本发明可以应用于工业自动化、航天航空、交通等多个领域，实现移动物体的实时视觉自定位。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步描述。
如图1所示，本发明的方法具体流程如下：
1、目标图像经过Harris-SIFT(Distinctive image features from scale-invariantkeypoints[J].International Journal on Computer Vision，2004，60(2)：91-110.)特征提取方法获取特征点集合。该方法由Harris-SIFT特征提取算子构成，通过图像中特征不变的特性提取特征点集合，并存入目标数据库中。
目标图像可以通过事先加载，也可以通过摄像机实时采集获得。
2、按目标类别，依次将包括深度信息、几何结构信息在内的目标图像信息写入数据库文件，存入目标数据库中。该数据库以KD-Tree划分特征空间，可加快特征检索速度。
3、对摄像机进行建模和标定，得到摄像机的内参数和成像模型。
4、通过Harris-SIFT特征提取方法，对摄像机采集的实时图像进行特征提取，获取实时图像的特征点集合。
5、将提取的实时图像的特征点集合与目标数据库中目标图像的多个特征点集合进行匹配。匹配方法采用最近邻居法(ANN：Approximate Nearest Neighbor)，使用欧氏距离计算特征间的差异。
6、通过Hough变换检验匹配特征点的几何一致性，去除匹配结果中的误匹配。然后采用仿射变换拟合数据，使用RANSAC(Random Sample Consensus)计算出仿射模型，并得到特征点对。最后对特征点对进行识别评估得到目标类别信息。
7、将上述所得的目标类别信息和特征点对输出，用于KLT特征跟踪。该特征跟踪方法采用KLT算子跟踪Harris-SIFT特征点，并对特征点对的位置以及仿射模型参数不断更新。使用RANSAC对跟踪结果进行仿射检验，获得跟踪特征点对。
8、利用跟踪特征点对及已知的目标图像信息(包括深度信息和几何结构信息)和摄像机模型参数，估计出摄像机的位姿，包括三维坐标和三个旋转角共6个自由度信息，完成单目摄像机实时视觉定位。
Claims (2)
1、一种单目摄像机实时视觉定位方法，其特征在于包括如下具体步骤：
1)根据图像特征不变的特征提取方法对目标图像进行特征提取，获取目标图像的特征点集合，并存入目标数据库中；
2)按目标类别，依次将包括深度信息、几何结构信息在内的目标图像信息存入目标数据库中；
3)对摄像机进行建模和标定，得到摄像机模型参数；
4)根据图像特征不变的特征提取方法对摄像机采集的实时图像进行特征提取，获取实时图像的特征点集合；
5)将实时图像的特征点集合与目标图像的特征点集合进行特征匹配；
6)去除匹配结果中的误匹配并采用仿射检验法得到特征点对，对特征点对进行识别评估得到目标类别信息；
7)利用上述所得的特征点对及目标类别信息，进行特征跟踪，并采用仿射检验法不断更新跟踪特征点对；
8)根据摄像机模型参数、跟踪特征点对及目标图像信息，进行位姿估计，完成单目摄像机实时视觉定位。
2、根据权利要求1所述的单目摄像机实时视觉定位方法，其特征在于，步骤1)中，目标图像通过事先加载，或者通过摄像机实时采集获得。
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| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Open date: 20090527 |