[发明专利]一种基于全局运动估计的自适应室内视觉定位方法

摘要

本发明涉及一种基于全局运动估计的自适应室内视觉定位方法。首先以改进的MIC算法和SURF算法为基础进行特征点的提取和匹配，运用Kalman滤波估计每次匹配图像的重叠区域；然后只在重叠区域上进行特征点的检测和匹配，用全局运动估计方法计算序列图像中连续两幅图像的偏移量；最后根据匹配结果用六参数仿射模型估计摄像头的位移，在上位机界面实时绘制摄像头真实移动轨迹，并根据设定的无线信标对绘制的轨迹进行校正。本发明在重叠区域而非整幅图像上进行角点的检测、描述和匹配，使用改进的MIC算法进行检测，提高了特征点提取的有效性、模型的估计精度和执行速度。采用无线信标为摄像头的位置信息做校准，提高了定位精度。

主权项

一种基于全局运动估计的自适应室内视觉定位方法，通过对摄像头摄取视频图像的自动分析，判断摄像头的位移大小和方向，其特征在于包括以下步骤：步骤1，摄像头采集地面图像信息，得到当前帧和参考帧图像，对图像进行自适应平滑滤波预处理，然后把彩色图像转换成灰度图像；步骤2，如果两幅图像成功匹配的次数小于M次，则在原图上执行步骤3；如果大于M次，则用Kalman滤波算法预测当前匹配的重叠区域，进而在重叠区域执行步骤3；步骤3，采用改进MIC算法提取特征点；步骤4，根据步骤3得到的特征点，分别对每一个特征点用SURF算法进行特征点主方向的确定；步骤5，对确定了主方向的特征点进行特征点描述，最终形成一个64维的特征向量；步骤6，根据步骤5中得到的当前图像和前一帧图像中的特征点，通过欧式距离公式求出任意两幅图像中的两个特征点在多维空间中的实际距离，用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比与一个阈值比较确定初始匹配点对，实现图像的配准；步骤7，采用六参数仿射模型，得到当前帧图像相对于参考帧图像的偏移量；换算成为摄像机的坐标偏移量，把数据传到上位机，在上位机上实时的绘制出摄像头的移动轨迹；步骤8，根据设定的无线信标信息对绘制的轨迹进行校正，消除定位过程中形成的累积误差；步骤9，判断当前帧图像是否为空，如果不为空，则继续；若为空，则结束。