一种单目初始化方法及系统技术方案

本发明专利技术的提供了一种单目初始化方法，其包括：得到具有视差变化差异的三帧图像。通过三帧图像得到三焦点张量。根据三焦点张量得到三帧图像中第一帧和第二帧的第一位姿变换矩阵、第一帧和第三帧的第二位姿变换矩阵。根据所述第一位姿变换矩阵和所述第二位姿变换矩阵得到初始化结果的图像帧位姿和地图坐标。本发明专利技术的单目初始化方法通过三视图完成单目SLAM的初始化，可较好地避免传统二视图方法可能引入错误地图点的问题，使初始化的结果更加可靠。同时本发明专利技术还提供了一种单目初始化系统。同时本发明专利技术还提供了一种单目初始化系统。同时本发明专利技术还提供了一种单目初始化系统。

【技术实现步骤摘要】
一种单目初始化方法及系统


[0001]本专利技术涉及属于图像处理和计算机视觉领域。本专利技术具体涉及一种单目初始化方法及系统。

技术介绍

[0002]单目视觉SLAM在无人机和室外移动机器人自定位中有着广泛的应用。单目视觉SLAM的初始化用于确定起始帧位姿以及地图的初始结构。初始化结果的好坏将直接影响整个SLAM过程。现有的单目视觉SLAM的初始化方法一般使用两视图对极几何的方法，即利用起始的两帧图像之间的匹配点通过RANSAC计算基础矩阵，从基础矩阵中提取出两帧图像的相对位姿，并通过三角化匹配点来得到初始的地图点坐标。
[0003]两视图方法的不足之处在于若某些错误的匹配点正好位于极线上，则无法利用RANSAC检测出来，导致最终的初始化结果中包含错误的地图点，从而影响后续帧位姿估计的精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种单目初始化方法，其通过三视图完成单目SLAM的初始化，可较好地避免上述问题，使初始化的结果更加可靠。
[0005]本专利技术的一方面提供了一种单目初始化方法，包括：
[0006]得到具有视差变化差异的三帧图像。通过三帧图像得到三焦点张量。
[0007]根据三焦点张量得到三帧图像中第一帧和第二帧的第一位姿变换矩阵、第一帧和第三帧的第二位姿变换矩阵。根据所述第一位姿变换矩阵和所述第二位姿变换矩阵得到初始化结果的图像帧位姿和地图坐标。
[0008]在本专利技术单目初始化方法的一种实施中，得到具有视差变化差异的三帧图像包括：/>[0009]使相机从一个初始位置开始运动，在相机运动过程中任采集一帧图像作为三帧图像中的第一帧图像，提取第一帧图像中的角点。
[0010]使用LK光流法跟踪第一帧图像中的角点在后续图像中的位置，得到多幅跟踪结果图像。根据设定的筛选条件从多幅跟踪结果图像中筛选出第二帧和第三帧图像。
[0011]若无法根据筛选条件从多幅跟踪结果图像中筛选出第二帧和第三帧图像，则通过相机重新采集第一帧图像。
[0012]在本专利技术单目初始化方法的另一种实施中，设定的筛选条件包括：筛选条件为：在第一帧图像到第二帧图像的跟踪中和第二帧图像到第三帧图像的跟踪中，有设定占比以上的角点跟踪成功，且所有跟踪成功的角点位移的均值大于设定偏移量。所有跟踪成功的角点在两次跟踪中位移方向矢量的夹角的平均值大于设定角度。
[0013]在本专利技术单目初始化方法的又一种实施中，设定角度为5
°
。即其中N是
两次跟踪成功的角点的个数，θ
i
是第i个角点在两次跟踪中位移方向矢量的夹角。
[0014]在本专利技术单目初始化方法的又一种实施中，通过三帧图像得到三焦点张量包括：
[0015]第一帧图像，第二帧图像和第三帧图像中每一个跟踪成功角点的坐标构成了跨三张图像的一组对应点，所有跟踪成功的角点构成了多组对应点。通过RANSAC随机采样一致性方法和多组对应点估计鲁棒的三焦点张量，并记录多组对应点对应中满足内点条件的多组内点。
[0016]在本专利技术单目初始化方法的再一种实施中，根据三焦点张量得到三帧图像中第一帧和第二帧的第一位姿变换矩阵、第一帧和第三帧的第二位姿变换矩阵还包括：
[0017]利用三焦点张量恢复出第一帧图像和第二帧图像之间的第一基础矩阵，以及第一帧图像和第三帧图像之间的第二基础矩阵。然后基于已知的相机内参矩阵，从第一基础矩阵中提取出第一帧和第二帧的第一位姿变换矩阵。从第二基础矩阵中提取出第一帧和第三帧的第二位姿变换矩阵。
[0018]在本专利技术单目初始化方法的再一种实施中，根据所述第一位姿变换矩阵和所述第二位姿变换矩阵得到初始化结果的图像帧位姿和地图坐标包括：将定位点的坐标系设定为参考坐标系。
[0019]给第一位姿变换矩阵指定一个设定尺度，得到第二帧图像的位姿信息，通过第一帧图像和第二帧图像的位姿信息对所述多组内点进行三角化，获取初始地图坐标；
[0020]给第二位姿变换矩阵指定多个尺度，利用第二位姿变换矩阵将三角化后的地图点向第三帧图像上投影，寻找使投影误差最小的尺度作为第二位姿变换矩阵的尺度，以保持尺度的一致性。
[0021]在本专利技术单目初始化方法的再一种实施中，还包括：
[0022]以多组内点在三帧图像上的重投影误差作为最小化的误差项，以三帧图像的位姿信息和多组内点的三维坐标作为初始值，进行全局光束平差法优化。
[0023]根据光束平差法优化的结果作为初始化结果的图像帧位姿和地图坐标。
[0024]本专利技术的第二个方面，公开了一种单目初始化系统，包括：
[0025]三帧图像获取单元，其配置为得到具有视差变化差异的三帧图像。
[0026]张量获取单元，其配置为通过三帧图像得到三焦点张量。
[0027]初始化单元，其配置为根据三焦点张量得到三帧图像中第一帧和第二帧的第一位姿变换矩阵、第一帧和第三帧的第二位姿变换矩阵。根据所述第一位姿变换矩阵和所述第二位姿变换矩阵得到初始化结果的图像帧位姿和地图坐标。
[0028]在本专利技术单目初始化系统的另一种实施中，三帧图像获取单元还配置为，使相机从一个初始位置开始运动，在相机运动过程中任采集一帧图像作为三帧图像中的第一帧图像，提取第一帧图像中的角点。
[0029]使用LK光流法跟踪第一帧图像中的角点在后续图像中的位置，得到多幅跟踪结果图像。根据设定的筛选条件从多幅跟踪结果图像中筛选出第二帧和第三帧图像。
[0030]若无法根据筛选条件从多幅跟踪结果图像中筛选出第二帧和第三帧图像，则通过相机重新采集第一帧图像。
[0031]下文将以明确易懂的方式，结合附图对单目初始化方法的特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
附图说明
[0032]图1是用于说明在本专利技术一种实施方式中，单目初始化方法的流程示意图。
[0033]图2是用于说明在本专利技术另一种实施方式中，单目初始化系统的组成示意图。
[0034]图3是用于说明在本专利技术再一种实施方式中，三视图角点对应关系示意图。
具体实施方式
[0035]为了对专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本专利技术的具体实施方式，在各图中相同的标号表示结构相同或结构相似但功能相同的部件。
[0036]在本文中，“示意性”表示“充当实例、例子或说明”，不应将在本文中被描述为“示意性”的任何图示、实施方式解释为一种更优选的或更具优点的技术方案。为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本示例性实施例相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构及真实比例。
[0037]本专利技术的一方面提供了一种单目初始化方法，如图1所示，包括：
[0038]步骤S101，得到具有视差变化差异的三帧图像。通过三帧图像得到三焦点张量。
[0039]步骤S102，根据三焦点张量得到三帧图像中第一帧和第二帧的第一位姿变换矩阵、第一帧和第三帧的第二位姿变换矩阵。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种单目初始化方法，其特征在于，包括：得到具有视差变化差异的三帧图像；通过所述三帧图像得到三焦点张量；根据所述三焦点张量得到三帧图像中第一帧和第二帧的第一位姿变换矩阵、第一帧和第三帧的第二位姿变换矩阵；根据所述第一位姿变换矩阵和所述第二位姿变换矩阵得到初始化结果的图像帧位姿和地图坐标。2.根据权利要求1所述单目初始化方法，其特征在于，得到具有视差变化差异的三帧图像包括：使相机从一个初始位置开始运动，在相机运动过程中任采集一帧图像作为所述三帧图像中的第一帧图像，提取所述第一帧图像中的角点；使用LK光流法跟踪所述第一帧图像中的角点在后续图像中的位置，得到多幅跟踪结果图像；根据设定的筛选条件从所述多幅跟踪结果图像中筛选出第二帧和第三帧图像；若无法根据筛选条件从所述多幅跟踪结果图像中筛选出第二帧和第三帧图像，则通过所述相机重新采集所述第一帧图像。3.根据权利要求2所述单目初始化方法，其特征在于，所述设定的筛选条件包括：筛选条件为：在第一帧图像到第二帧图像的跟踪中和第二帧图像到第三帧图像的跟踪中，有设定占比以上的角点跟踪成功，且所有跟踪成功的角点位移的均值大于设定偏移量；所有跟踪成功的角点在两次跟踪中位移方向矢量的夹角的平均值大于设定角度。4.根据权利要求3所述单目初始化方法，其特征在于，所述设定角度为5
°
；即其中N是两次跟踪成功的角点的个数，θ
i
是第i个角点在两次跟踪中位移方向矢量的夹角。5.根据权利要求2所述单目初始化方法，其特征在于，所述通过所述三帧图像得到三焦点张量包括：第一帧图像，第二帧图像和第三帧图像中每一个跟踪成功角点的坐标构成了跨三张图像的一组对应点，所有跟踪成功的角点构成了多组对应点；通过RANSAC随机采样一致性方法和多组对应点估计鲁棒的三焦点张量，并记录多组对应点中满足内点条件的多组内点。6.根据权利要求1所述单目初始化方法，其特征在于，根据所述三焦点张量得到三帧图像中第一帧和第二帧的第一位姿变换矩阵、第一帧和第三帧的第二位姿变换矩阵还包括：利用三焦点张量恢复出第一帧图像和第二帧图像之...

【专利技术属性】
技术研发人员：周凯，李可润，欧阳鹏，王博，
申请(专利权)人：江苏清微智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：