[发明专利]一种图像稀疏光流的提取方法和装置

说明书

本发明公开一种图像稀疏光流的提取方法，用以解决现有的图像稀疏光流提取处理存在的处理任务繁重、处理效率低的问题。该方法包括；接收关于一个环境的多个点云数据、多帧图像数据和多个车辆位姿数据；根据多个点云数据和多个车辆位姿数据，分别确定各点云数据中包括的静态点；并分别提取各点云数据中的静态点，得到多个静态点云数据，一个静态点云数据与一个点云数据相对应；从多帧图像数据中依次选取一个图像数据对，确定该选取的图像数据对所对应的一个静态点云数据；依次将相对应的静态点云数据中的点投影到图像数据对的每帧图像数据上，得到对应的图像点对；分别提取各个图像数据对中的多个图像点对，得到图像稀疏光流。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，特别涉及一种图像稀疏光流的提取方法和装置。

背景技术

目前，在计算机视觉领域，网络上发布了许多基于视觉的数据集，其中包括一些图像稀疏光流数据集。但是这些数据都是针对特定场景获取的，无法应用在具体的实际应用场景中。

现有的图像稀疏光流通常是对图像数据经过多次迭代计算获取得到的，如SimonBaker等人在“A Database and Evaluation Methodology for Optical Flow”一文中所描述的。由于图像数据通常具有数据量大的特点，这样的处理过程存在处理任务繁重、处理效率低的问题。

可见现有的图像稀疏光流提取方法中存在处理任务繁重、处理效率低、无法简便有效的获取实际应用场景中的图像稀疏光流。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种图像稀疏光流的提取方法，用以解决现有的图像稀疏光流提取处理方法存在的处理任务繁重、处理效率低、无法简便有效的获取实际应用场景中的图像稀疏光流的问题。

根据本申请的一个方面，提供一种图像稀疏光流的提取方法，包括：

光流提取装置接收关于一个环境的多个点云数据、多帧图像数据和多个车辆位姿数据；

根据多个点云数据和多个车辆位姿数据，分别确定各点云数据中包括的静态点；并分别提取各点云数据中的静态点，得到多个静态点云数据，一个静态点云数据与一个点云数据相对应；

从多帧图像数据中依次选取一个图像数据对，确定该选取的图像数据对所对应的一个静态点云数据；依次将相对应的静态点云数据中的点投影到图像数据对的每帧图像数据上，得到对应的图像点对；分别提取各个图像数据对中的多个图像点对，得到图像稀疏光流。

在多个实施例中，确定各点云数据中包括的静态点，包括：从多个点云数据中依次选取一个点云数据对，将选取的点云数据对中的第一个点云数据确定为基准帧，将第二个点云数据确定为参考帧；根据车辆位姿数据对齐基准帧和参考帧；对于基准帧中的一个点，根据距离关系在对齐的参考帧中确定出另一个点，在这两个点之间的距离小于预定阈值的情况下，将基准帧中的该点确定为静态点。

在多个实施例中，从多个点云数据中依次选取一个点云数据对，包括：按照点云数据的生成时间的顺序，依次选取第i个点云数据和第i+1个点云数据作为点云数据对，其中1≤i≤n-1，n为点云数据的个数。

在多个实施例中，对于基准帧中的一个点，根据距离关系在对齐的参考帧中确定出另一个点，包括：对于基准帧中的一个点，将该点转换到对齐的参考帧坐标系中得到对应点，或者在参考帧中确定与基准帧中相对应的一个对应点；在对齐的参考帧中确定出与该对应点距离最近的另一个点。

在多个实施例中，从多帧图像数据中依次选取一个图像数据对，包括：按照图像数据的生成时间的顺序，依次选取第j帧图像数据和第j+1帧图像数据作为图像数据对，其中1≤j≤m-1，m为图像数据的帧数。

在多个实施例中，确定该选取的图像数据对所对应的一个静态点云数据，包括：根据图像数据对中第一帧图像数据的生成时间信息，在多个静态点云数据中确定静态点云的生成时间信息与该生成时间信息最接近的一个静态点云为对应的静态点云。