一种稠密化单目SLAM特征点地图的方法技术

本发明专利技术公开了一种稠密化单目SLAM特征点地图方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对每帧关键帧中的特征点进行Delaunay三角剖分,获得三角剖分后的关键帧；S2、将所述三角剖分后的关键帧投影至三维空间，获得三角剖分后的关键帧在空间坐标系下的坐标，构建关键帧的三维图像；S3、设置所述三角剖分的三角形边长阈值，滤除三维图像中的异常点，获得优化后的三维图像；S4、对所述优化后的三维图像中的每个三角形进行均匀补点，获得稠密化的单目SLAM特征点地图。其能够实现手术机器人精准导航。

A method of dense monocular slam feature point map

【技术实现步骤摘要】
一种稠密化单目SLAM特征点地图的方法
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种稠密化单目SLAM特征点地图方法。
技术介绍
SLAM(SimultaneousLocalizationAndMapping)技术的发展使其成为内窥镜场景重建的一种新的解决方案。SLAM是移动机器人领域中机器人在未知区域进行定位和同步地图构建，以视觉传感器为主体的视觉的SLAM按传感器分类主要分为：单目、双目和RGB-D。双目相机和RGB-D相机由于体积的限制无法在人体肠道内灵活运动，因此对肠道进行地图构建只能使用携带单目相机的内窥镜。单目SLAM可快速对相机进行跟踪，但所构建的地图是稀疏的特征点地图，稀疏的特征点地图只可以用来定位，无法用于手术机器人的导航。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种密化单目SLAM特征点地图方法，其能够实现手术机器人精准导航。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种稠密化单目SLAM特征点地图方法，包括以下步骤：S1、对每帧关键帧中的特征点进行Delaunay三角剖分,获得三角剖本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种稠密化单目SLAM特征点地图方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、对每帧关键帧中的特征点进行Delaunay三角剖分,获得三角剖分后的关键帧；/nS2、将所述三角剖分后的关键帧投影至三维空间，获得三角剖分后的关键帧在空间坐标系下的坐标，构建关键帧的三维图像；/nS3、设置所述三角剖分的三角形边长阈值，滤除三维图像中的异常点，获得优化后的三维图像；/nS4、对所述优化后的三维图像中的每个三角形进行均匀补点，获得稠密化的单目SLAM特征点地图。/n

【技术特征摘要】
1.一种稠密化单目SLAM特征点地图方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对每帧关键帧中的特征点进行Delaunay三角剖分,获得三角剖分后的关键帧；
S2、将所述三角剖分后的关键帧投影至三维空间，获得三角剖分后的关键帧在空间坐标系下的坐标，构建关键帧的三维图像；
S3、设置所述三角剖分的三角形边长阈值，滤除三维图像中的异常点，获得优化后的三维图像；
S4、对所述优化后的三维图像中的每个三角形进行均匀补点，获得稠密化的单目SLAM特征点地图。


2.如权利要求1所述的稠密化单目SLAM特征点地图方法，其特征在于，所述S1中的关键帧为单目SLAM运行过程中挑选出的关键帧。


3.如权利要求1所述的稠密化单目SLAM特征点地图方法，其特征在于，所述S1中，Delaunay三角剖分是在关键帧的像素平面上做二维三角剖分。


4.如权利要求1所述的稠密化单目SLAM特征点地图方法，其特征在于，所述S2中的投影关系是单目SLAM建图过程中所保存的关键帧中的特征点和所有地图点的索引关系。


5.如权利要求1所述的稠密化单目SLAM特征点地图方法，其特征在于，所述步骤3中，所设置的边长阀值为所构建地图最大尺寸的1/50。


6.如权利要求1所述的稠密化单目SLAM特征点地图方法，其特征在于，所述S3中滤除三维图像中的异常点，获得优化后的三维图像，具体包括：
当所述三维图像中的三角形的最短边长大于边长阈值，则该三角形的三个顶点坐标为异常点；
遍历所述三维图像中的所有三角形，去除异常点，获得优化后的三维图像。


7.如权利要求1所述的稠密化单目SLAM特征点地图方法，其特征在于，所述S4中的补点是按关键帧的顺序对其中每个三角形内进行补点，所述每...

【专利技术属性】
技术研发人员：郁树梅，郭文康，孙荣川，干旻峰，孙立宁，
申请(专利权)人：苏州大学，苏州大学附属第一医院，
类型：发明
国别省市：江苏;32