本公开提供一种特征提取方法、视觉定位方法、特征提取装置、视觉定位装置、计算机可读介质和电子设备，涉及图像处理技术领域。该方法包括：对当前帧图像进行特征点提取，得到待选特征点集合；待选特征点集合中包括多个待选特征点；获取各待选特征点对应的深度数据，并根据深度数据的准确性对待选特征点集合中待选特征点进行剔除，得到目标特征点集合。本公开可以根据深度数据引导当前帧图像的特征提取，保证在提取特征点的同时，保留更多的具有高准确性深度数据的特征点，进而提高与深度数据相关的图像处理过程的处理效果。关的图像处理过程的处理效果。关的图像处理过程的处理效果。
【技术实现步骤摘要】
特征提取方法、视觉定位方法及装置、介质和电子设备
[0001]本公开涉及图像处理
，具体涉及一种特征提取方法、视觉定位方法、特征提取装置、视觉定位装置、计算机可读介质和电子设备。
技术介绍
[0002]众所周知，计算机不认识图像，只认识数字。为了使计算机能够“理解”图像，从而具有真正意义上的“视觉”，研究人员选择采用特征提取的过程，通过从图像中提取有用的数据或信息，并将其转换为“非图像”的表示或描述，如数值、向量和符号等，以便于计算机对图像进行处理。
[0003]在相关技术中，通常可以采用SIFT、SURF和ORB等方法进行特征提取。然而这传统的特征点提取方法中，图像的深度数据并没有参与进来，因此在一些与深度相关的图像处理过程中，很多提取出的特征点往往位于图像的边框、低反射区等区域，一些具有高准确性深度数据的特征点往往被忽略，进而导致有高准确性深度数据的特征点数较少，进而影响深度相关的图像处理的效果。
[0004]例如，在视觉定位处理的相关技术中，通常会基于传统的特征点提取方法得到特征点，然后基于这些特征点对应的深度数据恢复这些特征点的三维空间坐标，进而实现视觉定位。然而，这种方式导致一些具有良好深度信息的特征点被极大值抑制而没有被提出来，同时很多特征提取在了图像的边框、低反射区等区域，导致最终提取出的特征点中，有良好深度的特征点数较少。在此基础上，由于输入的深度信息没有得到充分的利用，对应得到的定位结果也可能出现不准确的问题。
技术实现思路
[0005]本公开的目的在于提供一种特征提取方法、视觉定位方法、特征提取装置、视觉定位装置、计算机可读介质和电子设备，进而至少在一定程度上提供一种由深度数据引导的特征提取方法，可以提取更多的具有高准确性深度数据的特征点，进而提高与深度数据相关的图像处理过程的处理效果。
[0006]根据本公开的第一方面，提供一种特征提取方法，包括：对当前帧图像进行特征点提取，得到待选特征点集合；所述待选特征点集合中包括多个待选特征点；获取各所述待选特征点对应的深度数据，并根据所述深度数据的准确性对所述待选特征点集合中所述待选特征点进行剔除，得到目标特征点集合。
[0007]根据本公开的第二方面，提供一种视觉定位方法，包括：利用如第一方面所述的特征提取方法对待定位图像进行特征提取，得到所述待定位图像对应的目标特征点集合；利用定位算法和所述目标特征点集合进行视觉定位，以输出所述待定位图像对应的位姿。
[0008]根据本公开的第三方面，提供一种特征提取装置，包括：第一提取模块，用于对当前帧图像进行特征点提取，得到待选特征点集合；所述待选特征点集合中包括多个待选特征点；特征剔除模块，用于获取各所述待选特征点对应的深度数据，并根据所述深度数据的
准确性对所述待选特征点集合中所述待选特征点进行剔除，得到目标特征点集合。
[0009]根据本公开的第四方面，提供一种视觉定位装置，包括：第二提取模块，用于利用如第一方面所述的特征提取方法对待定位图像进行特征提取，得到所述待定位图像对应的目标特征点集合；视觉定位模块，用于利用定位算法和所述目标特征点集合进行视觉定位，以输出所述待定位图像对应的位姿。
[0010]根据本公开的第五方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
[0011]根据本公开的第六方面，提供一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述的方法。
[0012]本公开的一种实施例所提供的特征提取方法，通过获取当前帧图像对应的深度数据，并基于深度数据的准确性对当前帧图像提取的待选特征点进行剔除，可以根据深度数据引导当前帧图像的特征提取，保证在提取特征点的同时，保留更多的具有高准确性深度数据的特征点，进而提高与深度数据相关的图像处理过程的处理效果。
[0013]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0014]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0015]图1示出了可以应用本公开实施例的一种示例性系统架构的示意图；
[0016]图2示出了可以应用本公开实施例的一种电子设备的示意图；
[0017]图3示意性示出相关技术中的视觉定位技术的示意图；
[0018]图4示意性示出搭载TOF移动设备所拍摄的RGB图像；
[0019]图5示意性示出搭载TOF移动设备所拍摄的深度图像；
[0020]图6示意性示出通过一种相关技术提取的150个特征点；
[0021]图7示意性示出本公开示例性实施例中一种特征提取方法的流程图；
[0022]图8示意性示出本公开示例性实施例中第二距离阈值取10像素时得到的目标特征点的分布；
[0023]图9示意性示出本公开示例性实施例中第二距离阈值取30像素时得到的目标特征点的分布；
[0024]图10示意性示出本公开示例性实施例中第一距离阈值为30像素时，对应确定的87个圆形区域的示意图；
[0025]图11示意性示出本公开示例性实施例中一种在掩膜外补提的63的补提特征点的示意图；
[0026]图12示意性示出本公开示例性实施例中一种视觉定位方法的流程图；
[0027]图13示意性示出本公开示例性实施例中另一种视觉定位方法的流程图；
[0028]图14示意性示出本公开示例性实施例中一种根据第一特征点确定第二特征点的方法的示意图；
[0029]图15示意性示出本公开示例性实施例中一种根据深度数据剔除后的目标特征点集合中包括的目标特征点的示意图；
[0030]图16示意性示出本公开示例性实施例中针对一张当前帧图像进行特征点提取的结果对比图；
[0031]图17示意性示出本公开示例性实施例中针对另一张当前帧图像进行特征点提取的结果对比图；
[0032]图18示意性示出本公开示例性实施例中针对再一张当前帧图像进行特征点提取的结果对比图；
[0033]图19示意性示出本公开示例性实施例中特征提取装置的组成示意图；
[0034]图20示意性示出本公开示例性实施例中视觉定位装置的组成示意图。
具体实施方式
[0035]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种特征提取方法，其特征在于，包括：对当前帧图像进行特征点提取，得到待选特征点集合；所述待选特征点集合中包括多个待选特征点；获取各所述待选特征点对应的深度数据，并根据所述深度数据的准确性对所述待选特征点集合中所述待选特征点进行剔除，得到目标特征点集合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述目标特征点集合中所述目标特征点的第一数量小于第一数量阈值时，在所述当前帧图像中补提第二数量的补提特征点；将所述补提特征点加入所述目标特征点集合中，得到更新后的目标特征点集合；其中，所述补提过程不包括深度数据的提取；所述第一数量与所述第二数量之和等于所述第一数量阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述当前帧图像中补提第二数量的补提特征点，包括：以所述目标特征点为中心，以第一距离阈值为半径在所述当前帧图像中确定第一数量的圆形区域；在所述当前帧图像中所述圆形区域所在的位置生成掩膜，并在所述当前帧图像中所述掩膜以外的区域中提取第二数量的补提特征点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度数据包括深度值，所述获取各所述待选特征点对应的深度数据，并根据所述深度数据的准确性对所述待选特征点集合中所述待选特征点进行剔除，包括：在所述当前帧图像对应的深度图中获取所述待选特征点对应的特征深度值；在所述待选特征点在所述深度图中没有所述特征深度值时，将所述待选特征点从所述待选特征点集合中剔除；在所述待选特征点对应的所述特征深度值不在量程范围时，将所述待选特征点从所述待选特征点集合中剔除。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度数据包括置信度，所述获取各所述待选特征点对应的深度数据，并根据所述深度数据的准确性对所述待选特征点集合中所述待选特征点进行剔除，包括：在所述当前帧图像对应的深度置信图中获取所述待选特征点对应的深度置信值；将所述深度置信值小于置信阈值的待选特征点从所述待选特征点集合中剔除。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述目标特征点集合中的各所述目标特征点在所述当前帧图像中的位置分布对所述目标特征点集合进行更新，以使更新后的所述目标特征点的位置分散分布在所述当前帧图像。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标特征点集合中的各所述目标特征点在所述当前帧图像中的位置分布对所述目标特征点集合进行更新，包括：对所述目标特征点集合进行第i次提取，以提取特征响应值最大的特征点作为第一集合中的第i个第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹赫，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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