[发明专利]视频场景三维重建时的特征点优选方法

权利要求书

1.一种视频场景三维重建时的特征点优选方法，包括以下步骤：

1）视频场景的图像序列I(X, t)，其中， X表示第i个特征点的位置，X的坐标为（                                                ，），t表示帧的序数，使用KLT跟踪器对特征点进行跟踪，设定图像序列中两帧数据之间的时间间隔是有限的小，特征点仅在位置上发生变化，亮度保持不变，如下式：

                              (1)

其中， 表示特征点的亮度，X表示特征点的位置，δ(X)表示变换函数，表示时间间隔：

δ(x)近似用一个向量d来表示：

                              (2)

计算图像I (X, t)和图像I(X+d, t+△t)中的两个窗口之间的差异，如下式：

              (3)

其中，表示差异量，w(X)是一个权值函数，W表示窗口，计算出使得向量d最小；

利用泰勒公式把按一阶展开得到线性的部分，并根据d到0设定相应的ε，得到线性的等式：

                                      (4)

其中，Z是2×2的矩阵；

                       (5)

并且，e是2×1的向量；

           (6)

其中，；

其特征在于：所述特征点优选方法还包括以下步骤：

2）计算出在相邻帧之间每个跟踪特征点的向量方向，并用正弦值表示其向量方向，定义向量方向：

                     (7)

其中，上标j 表示帧数；

正弦值：

                            (8)

其中，；

其次，计算出θ的均值来决定其中心c：，并设定阈值a来排除相对变化较大的向量方向；

                      (9)

即，|θ-c|表示绝对距离，当|θ-c|≤a成立时，不改变KLT跟踪器跟踪的数据结果；当|θ-c|>a成立时，去除这些跟踪点；得到优选的特征点。