[发明专利]特征描述子确定方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种特征描述子确定方法，其特征在于，包括：

获取第一图像上的特征点的法向量；其中，确定任一图像上的像素点的法向量的方式为：利用本图像对应的深度图像，将本图像中的像素点逐个投影以得到3D点云，针对每个3D点云，对其的邻域点集进行主成分分析处理，以得到每个3D点云的法向量，将3D点云的法向量作为本图像中的相应像素点的法向量；

根据所述特征点的法向量，确定局部坐标系；其中，所述特征点的法向量表征所述局部坐标系的Z轴方向；

确定由所述第一图像上的所述特征点和所述特征点的邻域点集组成的第一图像块，并在由所述局部坐标系的X轴和Y轴确定的平面上，通过模拟对真实空间的采样，确定用于模拟所述第一图像块对应的真实空间采样区域的目标正视图；

根据所述第一图像、所述局部坐标系和所述目标正视图，确定所述特征点的特征描述子；

所述根据所述第一图像、所述局部坐标系和所述目标正视图，确定所述特征点的特征描述子，包括：

根据所述局部坐标系和所述第一图像，确定所述目标正视图中的每个像素点对应的灰度值；

根据所确定的灰度值，基于灰度质心法，确定所述目标正视图的主方向；

按照所述主方向，旋转所述目标正视图，并根据旋转后的所述目标正视图，确定所述特征点的特征描述子。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像基于图像采集装置获取；

所述根据所述局部坐标系和所述第一图像，确定所述目标正视图中的每个像素点对应的灰度值，包括：

获取所述图像采集装置的内参矩阵；

获取所述图像采集装置的装置坐标系与所述局部坐标系之间的转换矩阵；

确定所述目标正视图中的每个像素点在所述局部坐标系下的坐标；

根据所述第一图像、所述内参矩阵、所述转换矩阵，以及所述目标正视图中的每个像素点在所述局部坐标系下的坐标，确定所述目标正视图中的每个像素点对应的灰度值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像、所述内参矩阵、所述转换矩阵，以及所述目标正视图中的每个像素点在所述局部坐标系下的坐标，确定所述目标正视图中的每个像素点对应的灰度值，包括：

利用所述转换矩阵，将第一像素点在所述局部坐标系下的坐标转换至所述装置坐标系下，以获得相应的转换坐标；其中，所述第一像素点为所述目标正视图中的任一像素点；

利用所述内参矩阵，将所述转换坐标投影至所述第一图像，以确定相应的投影坐标；

将所述第一图像上所述投影坐标对应的灰度值作为所述第一像素点对应的灰度值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标正视图中包括M行N列像素点，则第二像素点在所述局部坐标系下的坐标满足：

x＝(i-0.5*M)*d/f

y＝(j-0.5*N)*d/f

其中，所述第二像素点为所述目标正视图中的任一像素点，x为所述第二像素点在所述局部坐标系下的坐标中的X轴坐标，i与所述第二像素点的行排序关联，d为所述特征点的深度，f为所述图像采集装置的焦距，y为所述第二像素点在所述局部坐标系下的坐标中的Y轴坐标，j与所述第二像素点的列排序关联。

5.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，

所述获取第一图像上的特征点的法向量之前，所述方法还包括：

采集第二图像；

基于所述第二图像，构建图像金字塔；

将所述图像金字塔中的每一图像分别作为一第一图像；

所述根据所述第一图像、所述局部坐标系和所述目标正视图，确定所述特征点的特征描述子之后，所述方法还包括：

基于各所述第一图像上的所述特征点的特征描述子，进行图像特征匹配。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述采集第二图像之后，所述方法还包括：

确定所述第二图像上的每个像素点的法向量，并基于所确定的法向量，构建法向量金字塔；

所述获取第一图像上的特征点的法向量，包括：

从所述法向量金字塔中，获取第一图像上的特征点的法向量。