【技术实现步骤摘要】
一种平面检测方法及装置、平面跟踪方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，更具体地，本专利技术涉及一种平面检测方法及装置、一种平面跟踪方法及装置。
技术介绍
目前，基于移动设备的增强现实(augmentedreality，AR)应用已经成为现实，而且备受各大移动设备厂商和广大用户的青睐。在将虚拟对象融合到真实环境时，需要基于平面确定虚拟对象的锚点，从而在确定出的锚点处渲染出虚拟对象。因此，在基于移动设备的增强现实应用的计算过程中，平面检测是一项重要的功能。而现有技术中，基于slam系统对多幅图像进行处理，获得稠密点云，然后通过点云数据进行平面检测，获得全局平面。由于稠密点云是对多幅图像进行特征点提取得到的，稠密点云包含的特征点较多。这种方式计算复杂度高，对于硬件要求较高，成本高，制约了其使用范围。但是，移动设备的计算能力有限，采用复杂度较高的算法进行平面检测，速度慢，用户体验较差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种平面检测和跟踪的新技术方案。根据本专利技术的第一方面，提...
【技术保护点】
1.一种平面检测方法，所述方法包括：/n对双目摄像头采集环境场景的当前帧图像进行划分，检测划分后得到的每个子图像块对应的特征点；/n根据所述特征点在世界坐标系下的三维坐标信息，获得所述当前帧图像的稀疏点数据集，所述稀疏点数据集包括多个所述特征点的三维坐标信息；/n基于所述稀疏点数据集对当前帧图像进行平面检测，获取所述当前帧图像的最优有效平面，所述最优有效平面为包含特征点最多的平面。/n
【技术特征摘要】
1.一种平面检测方法，所述方法包括：
对双目摄像头采集环境场景的当前帧图像进行划分，检测划分后得到的每个子图像块对应的特征点；
根据所述特征点在世界坐标系下的三维坐标信息，获得所述当前帧图像的稀疏点数据集，所述稀疏点数据集包括多个所述特征点的三维坐标信息；
基于所述稀疏点数据集对当前帧图像进行平面检测，获取所述当前帧图像的最优有效平面，所述最优有效平面为包含特征点最多的平面。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述当前帧图像包括第一目图像和第二目图像，所述特征点包括第一特征点和第二特征点；
所述对双目摄像头采集环境场景的当前帧图像进行划分，检测划分后得到的每个子图像块对应的特征点，包括：
对所述第一目图像进行划分，获得多个第一子图像块；
检测出每个所述第一子图像块对应的第一特征点；
采用极线匹配方法在所述第二目图像中做特征点匹配，获取所述第二目图像中与所述第一特征点匹配的第二特征点；
利用所述第一特征点和所述第二特征点，计算所述第一特征点的三维坐标信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述第一目图像进行划分，获得多个第一子图像块之前，所述方法还包括：
以所述第一目图像的中心为原点，将欧式距离大于第一设定像素的点的像素状态设置为第二状态，将所述第一目图像中剩余的点的像素状态设置为第一状态。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述检测出每个所述第一子图像块对应的第一特征点，包括：
对所述第一子图像块进行特征点检测，确定每个所述第一子图像块中目标点；
判断所述第一子图像块中所述目标点的像素状态，所述像素状态包括第一状态和第二状态；
如果所述第一子图像块中所述目标点的像素状态为第一状态，将所述第一子图像块中的所述目标点确定为所述第一特征点；
以从所述第一子图像块中获取的第一特征点为原点，将欧式距离小于第二设定像素的点的像素状态设置为第二状态；
如果所述第一子图像块中所述目标点的像素状态为第二状态，对下一个所述第一子图像块进行特征点检测，直至遍历每个所述第一子图像块。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述稀疏点数据集对所述当前帧图像进行平面检测，获取所述当前帧图像的最优有效平面，包括：
S1：根据从所述稀疏点数据集中随机抽取的三个特征点，确定当前平面；
S2：根据所述当前平面的法向量和第一内点的数量，确定当前有效平面，所述第一内点为与所述当前平面的距离小于第一设定距离的特征点；
S3：反复迭代S1-S2，直至满足预设迭代次数，将最后一次迭代得到的所述当前有效平面更新为所述当前帧图像的最优有效平面，其中，每迭代S1-S2一次，根据所述当前有效平面的第一内点的占比更新迭代次数，所述第一内点的占比为所述第一内点的数量与所述特征点集中特征点总数的比值。
6.一种平面跟踪方法，其中，所述方法包括：
获取双目摄像头采集环...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宝林，曹世明，周锋宜，吴涛，
申请(专利权)人：青岛小鸟看看科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37
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