目的提出一种定位图像匹配尺度及区域的有效算法,通过实现当前屏幕图像特征点与模板图像中对应尺度下部分区域中的特征点匹配,实现摄像机对模板图像的实时跟踪,解决3维跟踪算法中匹配精度与效率问题。方法在预处理阶段,算法对模板图像建立多尺度表示,各尺度下的图像进行区域划分,在每个区域内采用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)方法提取特征点并生成描述子,由此构建图像特征点的分级分区管理模式。在实时跟踪阶段,对于当前摄像机获得的图像,首先定位该图像所对应的尺度范围,在相应尺度范围内确定与当前图像重叠度大的图像区域,然后将当前图像与模板图像对应的尺度与区域中的特征点集进行匹配,最后根据匹配点对计算摄像机的位姿。结果利用公开图像数据库(stanford mobile visual search dataset)中不同分辨率的模板图像及更多图像进行实验,结果表明,本文算法性能稳定,配准误差在1个像素左右;系统运行帧率总体稳定在20~30帧/s。结论与多种经典算法对比,新方法能够更好地定位图像匹配尺度与区域,采用这种局部特征点匹配的方法在配准精度与计算效率方面比现有方法有明显提升,并且当模板图像分辨率较高时性能更好,特别适合移动增强现实应用。
为了实现当前屏幕图像特征点与模板图像中对应尺度下部分区域中特征点的快速匹配,解决图像跟踪算法中匹配精度与效率问题,提出一种特征点分层分区域管理的图像跟踪算法.在预处理阶段,对模板图像构造层次表示并对各尺度下的图像进行区域划分,在每个区域内同时提取ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征点和Harris特征点,由ORB特征描述子计算区域图像的词袋特征向量,由此构建图像特征点的分层分区域管理模式.在实时跟踪阶段,根据摄像机位姿跟踪的情况区分预测跟踪、重定位跟踪和光流跟踪3个分支.在预测跟踪和重定位跟踪中,先快速定位实时图像对应的模板图像的尺度层与区域,再通过实时采集的图像与模板图像中对应尺度下部分区域中特征点的局部匹配,实时地计算摄像机的位置和方向;在光流跟踪过程中对光流算法跟踪点进行实时更新,延长光流算法的运行持续时间.利用公开图像数据库中不同分辨率的模板图像在移动终端上进行实验的结果表明,文中算法性能稳定,匹配误差在1个像素以内;系统运行帧率总体稳定在20~30帧/s.
