[发明专利]图像特征点的跟踪方法和跟踪装置

权利要求书

1.一种图像特征点的跟踪方法，其特征在于，包括步骤：

确定目标特征点在第二图像中投影的极线；其中，所述目标特征点为第一图像的特征点；

获取位于所述极线上的起始跟踪点的第一灰度值；

获取所述目标特征点的第二灰度值和灰度梯度值；

根据所述起始跟踪点的第一灰度值以及所述目标特征点的第二灰度值和灰度梯度值，沿所述极线的方向跟踪所述目标特征点在所述第二图像中的位置；包括：根据所述第一图像的目标特征点的灰度值、灰度梯度值以及所述起始跟踪点的灰度值计算所述起始跟踪点在所述极线的方向上的位置偏差，确定所述起始跟踪点在第二图像中的位置，根据所述起始跟踪点在第二图像中的位置以及在所述极线的方向上的位置偏差确定所述目标特征点在所述第二图像中的位置。

2.根据权利要求1所述的图像特征点的跟踪方法，其特征在于，所述根据所述第一图像的目标特征点的灰度值、灰度梯度值以及所述起始跟踪点的灰度值计算所述起始跟踪点在所述极线的方向上的位置偏差的步骤包括：

将所述目标特征点的灰度值与起始跟踪点的灰度值进行作差，得到所述目标特征点与起始跟踪点的灰度偏差值；

根据所述目标特征点的灰度梯度值计算所述目标特征点在所述极线的方向上的灰度梯度值；

根据所述灰度偏差值和所述目标特征点在极线的方向上的灰度梯度值获取所述起始跟踪点在极线的方向上的位置偏差。

3.根据权利要求2所述的图像特征点的跟踪方法，其特征在于，所述根据所述灰度偏差值和所述目标特征点在极线的方向上的灰度梯度值获取所述起始跟踪点在极线的方向上的位置偏差的步骤包括：

将所述目标特征点在所述极线的方向上的灰度梯度值进行平方运算，得到所述目标特征点在所述极线的方向上的空间梯度值；

根据所述目标特征点在极线的方向上的灰度梯度值与所述灰度偏差值的乘积获取图像偏差值；

计算所述图像偏差值与所述目标特征点在所述极线的方向上的空间梯度值的比值；根据所述比值与极线的单位方向向量确定所述起始跟踪点在所述极线的方向上的位置偏差。

4.根据权利要求2所述的图像特征点的跟踪方法，其特征在于，所述根据所述目标特征点的灰度梯度值计算所述目标特征点在所述极线的方向上的灰度梯度值的步骤包括：

根据所述目标特征点在第一图像的横向和纵向方向上的灰度梯度值，构建所述目标特征点的灰度梯度矩阵；

获取所述极线的单位方向向量；

将所述灰度梯度矩阵与所述单位方向向量的乘积设为所述目标特征点在极线的方向上的灰度梯度值。

5.根据权利要求1所述的图像特征点的跟踪方法，其特征在于，所述确定目标特征点在第二图像中投影的极线的步骤包括：

获取所述目标特征点在第一图像中的位置；

确定所述第一图像与第二图像的旋转平移关系；

根据所述位置和旋转平移关系计算所述目标特征点在第二图像上投影的所述极线。

6.根据权利要求5所述的图像特征点的跟踪方法，其特征在于，还包括步骤：

根据所述目标特征点在第一图像中的位置和旋转平移关系，计算与所述目标特征点相对应的无穷远点在所述极线上投影的位置；

根据所述无穷远点在所述极线上的位置确定所述起始跟踪点。

7.根据权利要求1至6任一项所述的图像特征点的跟踪方法，其特征在于，还包括步骤：

在所述第一图像中创建以所述目标特征点为中心的矩形像素窗口；

获取所述矩形像素窗口内各个像素点的灰度值；根据所述灰度值计算所述目标特征点在所述矩形像素窗口的横向和纵向方向上的灰度梯度值；

根据所述灰度梯度值计算所述目标特征点在所述矩形像素窗口中的空间梯度矩阵，计算所述空间梯度矩阵的特征值；

根据所述特征值确定所述目标特征点的类型；其中，所述目标特征点的类型包括角点和边缘点。