一种特征点匹配和模板匹配的偏移量计算方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种特征点匹配和模板匹配的偏移量计算方法及系统，方法包括：获取指定点位历史图片、巡检图片；从历史图片中裁剪出模版；在巡检图片上做模版匹配，得到最佳匹配位置和标准相关性系数V<subgt;co</subgt;；计算历史图片到巡检图片的偏移量；分别对历史图片和巡检图片进行SURF特征点提取和描述；计算历史图片到巡检图片的单应矩阵；计算特征点匹配的偏移量；计算相关系数V<supgt;’</supgt;<subgt;co</subgt;；比较V<supgt;’</supgt;<subgt;co</subgt;与V<subgt;co</subgt;的大小，确定偏移量。本发明专利技术将模板匹配和特诊点匹配结合，有利于加速特征点的提取效率，增强在混乱场景的偏移量计算效果，提高了计算准确性；同时本发明专利技术不依赖于图像中是否有多少指定目标个数，增强了场景的实用性，提升了该计算方法的泛化性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器人巡检，具体而言，涉及一种特征点匹配和模板匹配的偏移量计算方法及系统。

技术介绍

1、在使用机器人执行巡检任务过程中，会预先记录轨迹和各个巡检点位的云台角度，以便获取目标点位的图像信息做进一步分析。

2、但是，在实际巡检过程中由于各种误差的引入，导致获取的某点位图片与预先采集的图像相比存在偏移。为调整云台角度或获取图像重叠区域，需要计算获取的点位图片与预先采集的图像两图之间的偏移量。

3、现有的计算两图之间的偏移量的方法主要有以下两种：

4、第一种方法是直接采用特征点(sift、surf等特征点)匹配的方法，即首先分别提取两图的特征点，然后对两图的特征点进行匹配计算，得到单应矩阵(也叫“投影变换”)，取其中一图的中心点通过单应矩阵得到另一图中心点，便可计算两图中心点间的水平偏移量和垂直偏移量。

5、然而，该方法的缺点在于特征点提取困难，以及对于混乱场景的计算效果不好，混乱场景往往出现计算错误，例如，背景是天空的单设备场景和存在网状等重复纹理场景。

6、第二种方法是结合第一种方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种特征点匹配和模板匹配的偏移量计算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的特征点匹配和模板匹配的偏移量计算方法，其特征在于，所述S4步骤的将N个点对作为单应矩阵计算点对的方法包括：

3.根据权利要求1所述的特征点匹配和模板匹配的偏移量计算方法，其特征在于，所述S2步骤的历史图片image1中的区域数值x,y,w,h设置为W/3,H/3,W/3,H/3，其中W和H为历史图片image1的宽度和高度。

4.根据权利要求1所述的特征点匹配和模板匹配的偏移量计算方法，其特征在于，所述S7步骤的巡检图片image2中的区域数值x’,y’,w,h设...

【技术特征摘要】

1.一种特征点匹配和模板匹配的偏移量计算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的特征点匹配和模板匹配的偏移量计算方法，其特征在于，所述s4步骤的将n个点对作为单应矩阵计算点对的方法包括：

3.根据权利要求1所述的特征点匹配和模板匹配的偏移量计算方法，其特征在于，所述s2步骤的历史图片image1中的区域数值x,y,w,h设置为w/3,h/3,w/3,h/3，其中w和h为历史图片image1的宽度和高度。

4.根据权利要求1所述的特征点匹配和模板匹配的偏移量计算方法，其特征在于，所述s7步骤的巡检图片image2中的区域数值x’,y’,w,h设置为w＝w/3,h＝h/3，其中w和h为巡检图片image2的宽度和高度。

【专利技术属性】
技术研发人员：胡继云，陈丽萍，冉翔飞，
申请(专利权)人：北京鸿鹄元数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：