基于区域与运动信息的路面图像特征匹配方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于区域与运动信息的路面图像特征匹配方法及系统，匹配方法如下：包括如下步骤：步骤1，数据输入，输入车载相机所拍摄的实时路面连续帧图像、车辆当前运动信息、车载相机参数；步骤2，采用FAST角点检测算法对输入的连续帧图像进行特征点分区检测；步骤3，基于车载相机位置与图像信息对分区检测后的路面特征点初筛，确定所提取特征点位于路面；步骤4，基于车身运动信息和相机模型对第一帧路面特征点在第二帧中的位置进行预测；步骤5，以步骤4中预测点的世界坐标为中心，基于局部图像信息与运动信息对连续帧特征点进行匹配并输出配对信息。配并输出配对信息。配并输出配对信息。

【技术实现步骤摘要】
基于区域与运动信息的路面图像特征匹配方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于区域与运动信息的路面图像特征匹配方法及系统。

技术介绍

[0002]车载相机是车载视觉系统的重要传感器，可为车辆提供行车环境感知能力，为辅助驾驶系统提供决策所需的基础数据。车载相机采集的连续帧图像是环境感知的信息基础，而其中位于路面的特征信息尤其重要，对路面特征的提取匹配是路面目标跟踪，目标运动估计与视觉里程计的基础。因此，需要一种高效准确的连续帧路面特征匹配方法。
[0003]目前，公开号为111524192的中国专利公开了一种车载相机外参的标定方法、装置、系统及存储介质；具体的，相机外参的标定包括对车载相机采集到的前后两帧图像进行预处理；对预处理后的两帧图像进行特征点匹配，得到匹配的特征点；根据所述匹配的特征点，确定车载相机的运动姿态；基于所述运动姿态，确定汽车坐标系和车载相机坐标系的转换关系，得到所述车载相机相对车身的外参。上述方法中涉及到路面特征点匹配方法，直接通过对前后两帧图像进行预处理后，再对预处理的两帧图像进行特征点匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区域与运动信息的路面图像特征匹配方法，其特征在于，它包括如下步骤：步骤1，数据输入，输入车载相机所拍摄的实时路面连续帧图像、车辆当前运动信息、车载相机参数；步骤2，采用FAST角点检测算法对输入的连续帧图像进行特征点分区检测；步骤3，基于车载相机位置与图像信息对分区检测后的路面特征点初筛，确定所提取特征点位于路面；步骤4，基于车身运动信息和相机模型对第一帧路面特征点在第二帧中的位置进行预测；步骤5，以步骤4中预测点的世界坐标为中心，基于局部图像信息与运动信息对连续帧特征点进行匹配并输出配对信息。2.根据权利要求1所述的基于区域与运动信息的路面图像特征匹配方法，其特征在于，步骤1中，车辆当前运动信息包括车辆自身速度V与车辆当前角速度YawRate；车载相机参数包括车载相机内参和车载相机外参，所述车载相机内参的矩阵K包括相机的焦距、主点以及畸变系数，车载相机外参包括相机相对于世界坐标的相机旋转矩阵R
e0
和平移向量t
w
。3.根据权利要求1或2所述的基于区域与运动信息的路面图像特征匹配方法，其特征在于，步骤3中，对路面特征点的初筛时，设定图像宽度为W，高度为H，对于前视与后视相机，特征点提取区域为对于侧视相机，其特征点提取区域为4.根据权利要求3所述的基于区域与运动信息的路面图像特征匹配方法，其特征在于，步骤4中，对路面特征点位置预测的具体方法包括：基于车载相机参数建立相机模型，然后将第一帧路面特征点像素坐标转换为世界坐标，同时以第一帧图像中特征点为中心，d为边长，截取第一帧图像的局部图像作为待匹配图像，并基于车身运动信息和相机模型计算第一帧图像特征点在第二帧图像中的坐标位置。5.根据权利要求4所述的基于区域与运动信息的路面图像特征匹配方法，其特征在于，建立相机模型时，第一帧路面特征点的空间位置为P
i
，P
i
＝K[R
e0
t
w
]P
wi
，式中，K为相机内参矩阵，R
e0
为相机旋转矩阵，t
w
为相机平移向量，为相机安装位置到世界坐标原点的向量，6.根据权利要求4所述的基于区域与运动信息的路面图像特征匹配方法，其特征在于，根据相机模型计算出第一帧图像特征点的世界坐标：p
wipre
＝[x
wi
‑
V
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张德泽，单玉梅，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：