特征点筛选方法、装置和电子设备与流程

本公开涉及图像处理，尤其涉及一种特征点筛选方法、装置和电子设备。

背景技术：

1、当前基于视觉的定位技术，图像特征点提取和匹配是进行空间定位的基础，其匹配的准确性对后续结果的影响较为重要，亚像素级别的偏移都可能对最终的定位偏差产生较大的影响。因此，各种角点检测算法和亚像素级别的匹配算法在定位算法中不断的迭代。

2、在这些应用场景中，需要对图像特征点作筛选，以提高最终的匹配结果的准确性。

技术实现思路

1、提供该公开内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该公开内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2、本公开实施例提供了一种特征点筛选方法、装置和电子设备，实现高质量且分布均匀的特征点筛选。

3、第一方面，本公开实施例提供了一种特征点筛选方法，包括：根据目标图像的多个原始特征点，确定多个初筛的特征点；根据预设的质量检测算法确定所述多个初筛的特征点分别对应的特征点质量；根据所述多个初筛的特征点分别对应的特征点质量，确定最终筛选的特征点；所述最终筛选的特征点为根据所述多个初筛的特征点分别对应的特征点质量，经多次筛选后确定的特征点。

4、第二方面，本公开实施例提供了一种特征点筛选装置，包括：第一筛选单元，用于根据目标图像的多个原始特征点，确定多个初筛的特征点；第二筛选单元，用于根据预设的质量检测算法确定所述多个初筛的特征点分别对应的特征点质量；根据所述多个初筛的特征点分别对应的特征点质量，确定最终筛选的特征点；所述最终筛选的特征点为根据所述多个初筛的特征点分别对应的特征点质量，经多次筛选后确定的特征点。

5、第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的特征点筛选方法。

6、第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的特征点筛选方法。

7、本公开实施例提供的特征点筛选方法、装置和电子设备，先根据目标图像的多个原始特征点，确定多个初筛的特征点；然后，基于多个初筛的特征点分别对应的特征点质量，确定最终筛选的特征点。因此，该特征点筛选方案，通过特征点的两轮筛选，能够保证特征点的质量；以及，通过结合特征点质量作多次筛选，能够保证特征点的分布均匀。从而，该特征点筛选方案可以实现高质量且分布均匀的特征点筛选。

技术特征：

1.一种特征点筛选方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的特征点筛选方法，其特征在于，所述预设的质量检测算法与所述目标图像的图像类型和/或所述目标图像对应的图像采集设备关联。

3.根据权利要求1所述的特征点筛选方法，针对多次筛选中的任意一次筛选，该筛选过程包括：

4.根据权利要求3所述的特征性点筛选方法，其特征在于，针对第一次筛选，所述本次待筛选的多个特征点为所述多个初筛的特征点；针对所述第一次筛选之后的任意一次筛选，所述本次待筛选的多个特征点为上次筛选之后的多个特征点。

5.根据权利要求3所述的特征点筛选方法，其特征在于，所述根据该目标特征点对应的特征点质量、目标特征点质量和预设半径，对本次待筛选的多个特征点进行筛选，包括：

6.根据权利要求5所述的特征点筛选方法，其特征在于，所述筛选半径为：该目标特征点对应的特征点质量与所述预设半径的乘积，与所述目标特征点质量的比值。

7.根据权利要求5所述的特征点筛选方法，其特征在于，所述预设半径与所述目标图像的图像大小关联。

8.根据权利要求5所述的特征点筛选方法，其特征在于，所述目标特征点质量为所述多个特征点分别对应的特征点质量中的最大特征点质量；或者，所述目标特征点质量为预设特征点质量。

9.根据权利要求1所述的特征点筛选方法，其特征在于，所述根据目标图像的多个原始特征点，确定多个初筛的特征点，包括：

10.根据权利要求1所述的特征点筛选方法，其特征在于，所述目标图像为待匹配图像和/或用于与所述待匹配图像进行匹配的参考图像。

11.一种特征点筛选装置，其特征在于，包括：

12.一种电子设备，其特征在于，包括：

13.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一所述的方法。

技术总结本公开实施例公开了特征点筛选方法、装置和电子设备。特征点筛选方法，包括：根据目标图像的多个原始特征点，确定多个初筛的特征点；根据预设的质量检测算法确定所述多个初筛的特征点分别对应的特征点质量；根据所述多个初筛的特征点分别对应的特征点质量，确定最终筛选的特征点；所述最终筛选的特征点为根据所述多个初筛的特征点分别对应的特征点质量，经多次筛选后确定的特征点。该特征点筛选方法实现高质量且分布均匀的特征点筛选。技术研发人员：左磊,李智琦,乔振东,王贵东受保护的技术使用者：北京字跳网络技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/1