一种基于图像处理的特征点提取方法及系统技术方案

本申请涉及一种基于图像处理的特征点提取方法及系统，其包括图像分区，基于原始图像进行区域分割，确定若干个局部区域；分区优化，基于各个局部区域进行对比度调整，确定分区优化总集；分区合并，根据各个局部区域在原始图像中的位置，基于分区优化总集内的各个像素点组成优化图像；特征提取，基于优化图像，确定最终特征集合。由于每一个局部区域都能体现原始图像的局部图像特征，因此对各个局部区域分别进行对比度调整，可以对原始图像的多个局部部分同时进行对比度调整，进而提高局部区域的局部对比度，突出局部区域的纹理部细节，使得图像中的多个过曝部分和欠曝部分均能得到缓解，使得图像中的特征点不易被忽略。使得图像中的特征点不易被忽略。使得图像中的特征点不易被忽略。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的特征点提取方法及系统


[0001]本申请涉及图像特征点提取的领域，尤其是涉及一种基于图像处理的特征点提取方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，SLAM（即时定位与地图构建）技术主要应用于定位导航，是解决自主移动机器人运动路线规划的关键技术。在机器人自主移动时，搭载在机器人上的图像传感器可以对实际环境实时采集图像，而SLAM则可以通过提取分析图像中的特征点和特征点对应的描述子，来估算机器人的自身位姿和构建周边环境的地图，进而推算出合理的运动轨迹。
[0003]现有技术中如申请公布号为CN112862803A的中国专利技术专利申请公开的基于边缘和特征点融合的红外成像SLAM方法和装置，其包括以下步骤：（1）提取当前帧的特征点和边缘；（2）跟踪所述特征点和所述边缘，得到所述特征点和所述边缘的跟踪结果；（3）融合所述跟踪结果，估计当前帧的位姿；（4）判断是否插入新的关键帧；（5）对所述新的关键帧依次进行特征点局部建图、回环检测。
[0004]针对上述技术方案，专利技术人认为，在实时采集图像的过程中，随着机器人的移动，采集图像的场景也会持续发生变化，而场景的亮度突变会影响图像本身的质量，导致图像中的很多特征点在后续算法中容易被忽略，不利于视觉特征的发现和提取。

技术实现思路

[0005]本申请目的一是提供一种基于图像处理的特征点提取方法，具有便于图像特征点的提取的特点。
[0006]本申请的上述专利技术目的一是通过以下技术方案得以实现的：一种基于图像处理的特征点提取方法，包括：图像分区，基于原始图像进行区域分割，确定若干个局部区域；其中，各个所述局部区域能够组成原始图像；分区优化，基于各个局部区域进行对比度调整，确定分区优化总集；分区合并，根据各个局部区域在原始图像中的位置，基于分区优化总集内的各个像素点组成优化图像；其中，所述优化图像与原始图像相对应；特征提取，基于优化图像，确定最终特征集合。
[0007]通过采用上述技术方案，原始图像分割成各个局部区域后，由于每一个局部区域都能体现原始图像的局部图像特征，因此对各个局部区域分别进行对比度调整，可以对原始图像的多个局部部分同时进行对比度调整，进而提高局部区域的局部对比度，突出局部区域的纹理部细节，使得图像中的多个过曝部分和欠曝部分均能得到缓解，使得图像中的特征点不易被忽略，因此，在后续的特征点提取算法中提取出较多的特征点。
[0008]可选的，相邻的多个所述局部区域之间具有重叠部分；在图像分区步骤的具体方法中，还包括：基于各个局部区域，确定若干个外围子区域和若干个重叠子区域；其中，所述外围子区域对应于其中一个局部区域与相邻局部区域非重叠的部分；所述重叠子区域对应于至少两个局部区域之间重叠的部分；所述分区优化总集包括外围优化子集和重叠优化子集；其中，所述外围优化子集对应于进行对比度调整后的外围子区域，所述重叠优化子集对应于进行对比度调整后的重叠子区域。
[0009]通过采用上述技术方案，由于相邻的多个局部区域之间具有重叠的部分，因此局部区域存在外围子区域和重叠子区域，其中外围子区域是没有发生重叠的部分，重叠子区域是已经发生重叠的部分，同时，重叠子区域也为相邻的多个局部区域之间的边缘交界处，因此，对重叠子区域进行另外的过渡优化处理，可以使相邻的各个局部区域的边缘部分能够更为和谐地合并，减少各个局部区域的边界处存在对比度突变的情况，提高后续算法中提取特征点的准确性。
[0010]可选的，在分区优化的具体方法中，包括：对局部区域进行对比度调整，确定初始优化集合；基于外围子区域所在的局部区域的初始优化集合，确定外围优化子集；其中，各个外围子区域与各个外围优化子集一一对应；基于重叠子区域所关联于的各个局部区域的初始优化集合，确定重叠优化子集；其中，各个重叠子区域与各个重叠优化子集一一对应；在分区合并的具体方法中，包括：基于各个重叠优化子集，确定各个过渡子区域；各个所述过渡子区域与各个重叠子区域一一对应；基于各个外围优化子集，确定各个均衡子区域；各个所述均衡子区域与各个外围子区域一一对应；基于各个过渡子区域和各个均衡子区域进行合并，确定优化图像。
[0011]通过采用上述技术方案，将各个重叠优化子集转换为过渡子区域，相当于将各个重叠子区域内的像素点进行优化；将各个外围优化子集转换为均衡子区域，相当于将各个外围子区域内的像素点进行优化，在完成过渡子区域和均衡子区域的转换后，将各个过渡子区域和各个均衡子区域进行合并则可以获取优化图像。各个过渡子区域和各个均衡子区域之间的合并顺序与各个重叠子区域和各个外围子区域的分隔顺序一致，从而确保优化图像为原来的原始图像进行优化后的图像，减少图像信息的缺失。
[0012]可选的，在基于重叠子区域所关联于的各个局部区域的初始优化集合，确定重叠优化子集的具体方法中，包括：基于重叠子区域所对应的所有初始优化集合内的各个像素点灰度值的均值，确定重叠优化子集内的各个像素点的灰度值。
[0013]通过采用上述技术方案，由于各个局部区域通过改变像素灰度的方式调整对比度，各个局部区域的灰度分布可能不相同，导致各个局部区域的边缘交界处之间可能存在对比度突变，因此当若干个局部区域之间存在重叠时，重叠位置的各个像素点的像素灰度
值采用各个局部区域对应的像素点的灰度值的均值，能够使各个局部区域的边缘交界处之间灰度变化更加平缓。
[0014]可选的，在基于各个局部区域进行对比度调整的具体方法中，包括：对各个局部区域分别进行直方图均衡化。
[0015]通过采用上述技术方案，直方图均衡化能够同时处理欠曝光和过曝光的区域，并且计算量较小，处理速度较快。
[0016]可选的，当两个相邻的所述局部区域具有重叠部分时，所述重叠部分的高度为其中一个局部区域高度的50%，和/或，所述重叠部分的宽度为其中一个局部区域宽度的50%。
[0017]通过采用上述技术方案，使发生重叠的任意两个局部区域中，任意一个局部区域都有25%或50%的部分处于重叠部分，并且可以达到无论重叠子区域关联的局部区域的数量，使各个重叠子区域的面积均为一致的效果，使过渡处理的效果更加具有均匀性，增强过渡效果。
[0018]可选的，在特征提取步骤的具体方法中，包括：基于优化图像进行特征点提取，确定初始特征集合；基于优化图像进行区域分割，确定若干个提取区域；基于初始特征集合内的各个特征点在各个提取区域中的分布，确定若干个与各个提取区域一一对应的特征分布子集；基于各个特征分布子集进行筛选，确定最终特征集合。
[0019]通过采用上述技术方案，在特征点提取的方法中，将优化图像均匀分割成多个不重叠的提取区域，并筛选出各个提取区域中最为突出的若干个特征点作为均布特征点，以使最终得到的各个均布特征点在优化图像中的分布更加趋于均匀化，从而提高SLAM后期基于特征点进行分析定位时的准确性。
[0020]本申请目的二是提供一种基于图像处理的特征点提取系统，具有便于图像特征点的提取的特点。
[0021]本申请本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的特征点提取方法，其特征在于，包括：图像分区，基于原始图像进行区域分割，确定若干个局部区域；其中，各个所述局部区域能够组成原始图像；分区优化，基于各个局部区域进行对比度调整，确定分区优化总集；分区合并，根据各个局部区域在原始图像中的位置，基于分区优化总集内的各个像素点组成优化图像；其中，所述优化图像与原始图像相对应；特征提取，基于优化图像，确定最终特征集合。2.根据权利要求1所述的基于图像处理的特征点提取方法，其特征在于：相邻的多个所述局部区域之间具有重叠部分；在图像分区步骤的具体方法中，还包括：基于各个局部区域，确定若干个外围子区域和若干个重叠子区域；其中，所述外围子区域对应于其中一个局部区域与相邻局部区域非重叠的部分；所述重叠子区域对应于至少两个局部区域之间重叠的部分；所述分区优化总集包括外围优化子集和重叠优化子集；其中，所述外围优化子集对应于进行对比度调整后的外围子区域，所述重叠优化子集对应于进行对比度调整后的重叠子区域。3.根据权利要求2所述的基于图像处理的特征点提取方法，其特征在于，在分区优化的具体方法中，包括：对局部区域进行对比度调整，确定初始优化集合；基于外围子区域所在的局部区域的初始优化集合，确定外围优化子集；其中，各个外围子区域与各个外围优化子集一一对应；基于重叠子区域所关联于的各个局部区域的初始优化集合，确定重叠优化子集；其中，各个重叠子区域与各个重叠优化子集一一对应；在分区合并的具体方法中，包括：基于各个重叠优化子集，确定各个过渡子区域；各个所述过渡子区域与各个重叠子区域一一对应；基于各个外围优化子集，确定各个均衡子区域；各个所述均衡子区域与各个外围子区域一一对应；基于各个过渡子区域和各个均衡子区域进行合并，确定优化图像。4.根据权利要求3所述的基于图像处理的特征点提取方法，其特征在于，在基于重叠子区域所关联于的各个局...

【专利技术属性】
技术研发人员：李骥，肖崇泳，魏伟，邢志伟，龙建睿，魏金生，赵信宇，
申请(专利权)人：深圳市大道智创科技有限公司，
类型：发明
国别省市：