[发明专利]一种基于Kinect相机的V-SLAM位姿估算方法

权利要求书

1.一种基于Kinect相机的V-SLAM位姿估算方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)通过Kinect采集图像信息，获取彩色图像和深度图像，并且进行彩色图像和深度图像配准，获取三维点云数据；

2)采用改进的FAST对采集的相邻的两帧彩色图像进行特征点检测，并且计算描述子；

所述采用改进的FAST进行特征点检测，具体如下：

2.1)根据彩色图像的灰度值来设定自适应FAST阈值，设图像上(x₀,y₀)点为候选特征点，以(x₀,y₀)为中心取方形区域的边长为L，定义自适应阈值为s,计算如下：

其中，I_max和I_min分别代表方形区域L中最大的n个灰度值和最小的n个灰度值，I_arer为方形区域L的灰度平均值，a为比例系数；

2.2)利用阈值s进行特征点检测的判定，确定特征点候选点；

2.3)对检测到的特征点候选点进行非极大值抑制，筛选出来的点作为最后进行匹配的特征点；

3)利用FLANN方法对相邻的两帧彩色图进行特征匹配，得到特征匹配对；

4)对步骤3)中的匹配对剔除误匹配；

5)利用步骤4)中精准匹配对求解位姿。

2.根据权利要求1所述的基于Kinect相机的V-SLAM位姿估算方法，其特征在于，所述步骤1)中彩色图像和深度图像配准获取三维点云数据，具体如下：

利用张正友标定法对相机进行标定和配准，获取相机的内参矩阵；

结合相机内参矩阵，利用针孔模型将二维像素点转化为对应的三维坐标点，设一个图像特征点的像素坐标(u，v)和相机的测量深度d，求得特征点在三维空间的位置坐标(x，y，z)。

3.根据权利要求1所述的基于Kinect相机的V-SLAM位姿估算方法，其特征在于，所述步骤1)中彩色图像和深度图像配准，具体如下：

步骤1.1)先测量彩色图像和深度图像上同一边长的比例；

步骤1.2)利用OpenCV中的函数按照步骤1.1)中的比例将两幅图调整为同样大小的尺寸；

步骤1.3)去掉边缘区域，保留中心位置中配准好的矩形区域，即完成深度图和彩色图的配准。

4.根据权利要求1所述的基于Kinect相机的V-SLAM位姿估算方法，其特征在于，所述步骤2.2)中利用阈值s进行特征点检测的判定，确定特征点候选点，具体如下：

在图像中选取像素点p作为中心像素，I_p代表像素中心强度，检测周围的16个像素，I_x代表周围像素的强度，首先比较第1和第9个像素，若1和9的像素强度在中心像素p的变化范围s内，则该点不是特征点，若1和9的像素强度大于变化范围s，然后检测第5和13点时，若四个像素有三个检测不在中心像素p的变化范围内，则p是特征点候选点，最后对检测出的所有候选特征点进行16点检测，若有12个连续的点不在中心P的阈值变化范围内，否者筛选掉该点；

判断公式如下:

||I_p-I_x||＞s。