[发明专利]基于轮廓点混合特征匹配的空间目标姿态估计方法

摘要

本发明涉及一种基于轮廓点混合特征匹配的空间目标姿态估计方法，属于数字图像处理技术领域。本发明在三维模型先验的基础上，充分利用投影图像轮廓中所包含的数据信息，利用混合特征匹配建立从输入图像到目标三维模型的2D‑3D特征对应关系，并通过迭代的方式同步完成特征对应关系的确定和目标三维姿态参数的估计。通过构造轮廓点的混合特征向量并调整位置分量与曲率分量的权重系数，更准确地反映特征空间的结构，从而提高了算法的适用范围，即便初始姿态与真实姿态相差较大，算法依然具有较高的精确性；对投影图像轮廓点进行筛选，减小计算复杂度，执行速度较快，具有较高的效率，能够满足实时性要求。

主权项

一种基于轮廓点混合特征匹配的空间目标姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、输入空间目标的三维模型和待估计姿态下所成的单目图像；其中三维模型包含空间目标的顶点坐标以及结构信息，输入的单目图像为灰度图像；步骤2、根据空间目标的位置姿态确定投影图像；步骤3、对输入图像和投影图像进行预处理，并提取轮廓；步骤4、根据投影时的颜色信息对投影图像轮廓点进行筛选；在利用OpenGL仿真成像系统对投影图像进行渲染时，为三维模型的每一个顶点赋予不同的RGB颜色值，将OpenGL的颜色模式设置为渐变模式，则位于两个顶点之间的轮廓点的RGB颜色值是根据到相邻两个顶点的距离通过线性插值计算得到的；轮廓点的index值按照下式计算得到：index＝R·65536+G·256+B其中R、G、B分别表示红、绿、蓝三种颜色值；由于顶点的index值为十的倍数，这样根据投影图像点的RGB颜色值计算出index值，通过判断其是否是十的倍数就可以找到对应于三维模型顶点的轮廓点；步骤5、分别构造输入图像轮廓与投影图像轮廓的轮廓点混合特征向量；步骤6、基于轮廓点的混合特征匹配建立输入图像轮廓和投影图像轮廓之间的2D‑2D点对应关系；步骤7、基于颜色索引建立输入图像轮廓到空间目标三维模型之间的2D‑3D点对应关系；步骤8、基于输入图像轮廓到空间目标三维模型之间的2D‑3D点对应关系解算姿态参数；步骤9、根据终止条件判断是当前输出姿态参数还是返回步骤2进行下一次迭代计算。