单目视觉定位中SURF算法参数的优化
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第 22 卷 第 6 期 2012 年 6 月
计算机技术与发展
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
Vol． 22 No． 6 June 2012
单目视觉定位中 SURF 算法参数的优化
赵立双， 冯 莹， 曹 毓
（ 国防科学技术大学 光电科学与工程学院 ， 湖南 长沙 410073 ）
图 1 中分别给出了实验中从柏油路面和水泥路面 拍摄的图像 。图像利用 PointGray Flea2 － 14S3 相机拍 摄， 分辨率为 640 × 480 ， 拍摄时相机正俯视路面 ， 距离 地面高度 1． 82m， 镜头焦距 16mm。 路面图像具有以下特点 ： 1 ） 路面纹理的尺度较小 ， 分布相对均匀 ， 且相似 性较高 ； 2 ） 路边景物 、 路面人物和运动平台自身的阴影会 导致序列路面图像的亮度出现明显变化 ； 3 ） 镜头焦距较长 ， 因此镜头畸变较小 ， 为了提高 处理速度 ， 可以省去镜头畸变校正的步骤 ； 4 ） 相机架设高度和角度固定 ， 在忽略因相机抖动 而引起的误差情况下 ， 可以认为所拍摄的序列路面图
0
引
言
［1 ］
hessian 行列 式 阈 值 动 态 设 定 方 法 。 实 验 结 果 表 明 ， 是一种通过分析相机拍摄到的序列图 SURF 参数优化后 ， 单目视觉定位在大幅提高效率的 同时 ， 也保证了原有的精度和稳定性 。
视觉定位
像而确定运动平台位置和航向的方法 ， 在同时定位与
［2 ， 3 ］ ［4 ］ 、 地图生成 （ SLAM ） 机器人定位导航 、 自主驾驶
Abstract：In order to increase the localization frequency of monocular visual odometry ， optimization of SURF parameters w as done on features of pavement image and the SURF keypoint in it w ere analyzed， and monocular visual odometry system based on SURF． Firstly ， octave number and octave layer number of SURF w ere properly chosen． Secondly ， the relation betw een SURF keypoint number and hesand a method of hessian threshold dynamic setting w as put forw ard． By optimizing SURF sian threshold in image sequence w as analyzed， parameter ， the amount of computation w as reduced efficiently． The experimental results demonstrate that the method can fit the demand of localization on the pavement， meanw hile， the efficiency of monocular visual odometry is greatly improved as the accuracy and stability are w ell kept． Key words：machine vision；monocular visual odometry ；SURF parameters；hessian threshold
收稿日期：2011－10－28 ；修回日期：2012－02－01 基金项目：中国人民解放军总后勤部资助项目 （ BY2008J018 ） 作者简介：赵立双（ 1985－ ） ， 男， 硕士研究生， 研究方向为光电测控技 术； 冯 莹， 教授， 博士生导师， 研究方向为宽带光纤光源技术 、 光纤 激光器技术、 光纤波导生物传感器技术以及光电测控技术 。
Optimization of SURF Parameters in Monocular Visual Odometry
ZHAO Li －shuang ， FENG Ying ， CAO Yu
（ College of Optoelectronics Science and Eng． ， National Univ． of Defense Techn． ， Changsha 410073 ， China）
汽车
［5 ， 6 ］
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
等领域有广泛应用 。目前 ， 定位频率低是视觉
1
1． 1
路面图像特点与视觉定位算法流程
路面图像特性分析
定位方法发展中面临的重要问题之一 。为了提升视觉 定位方法的定位频率 ， 设计了一种单目视觉定位系统 ， 该系统针对柏油或水泥路面环境 ， 采用基于 SURF 算 法的单目视觉定位方法实现相机运动轨迹的解算 。 为 了提升算法的效率 ， 满足高频率的实时定位需求 ， 并保 证现有算法的精度和稳定性 ， 对 SURF 算法参数与路 面图像中特征点分布 、 程序耗时等关系进行了深入分 析， 据此优化了 SURF 算法中的组数和 层 数 ， 并提出
摘 要：为了提升单目视觉定位方法的定位效率 ， 在基于 SURF 算法的单目视觉定位系统上对 SURF 算法参数的选取进行
了优化。首先分析了路面图像的特点及路面图像中 SURF 特征点的特性， 据此选取了 SURF 算法中组数和层数这两个重 要参数； 其次分析了路面序列图像中特征点数目与 hessian 矩阵行列式阈值之间的关系， 提出了 hessian 矩阵行列式阈值动 态设定方法。通过对 SURF 算法参数的优化， 有效降低了程序的运算量。实验结果表明， 该方法能较好满足路面环境下定 位的要求， 在保证算法精度和稳定性的同时 ， 大幅提高了程序的效率。 关键词：机器视觉； 单目视觉定位； SURF 参数； hessian 矩阵行列式阈值 中图分类号：TP212． 14 文献标识码：A 文章编号：1673－629X（ 2012 ） 06－0006－04
计算机技术与发展
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
Vol． 22 No． 6 June 2012
单目视觉定位中 SURF 算法参数的优化
赵立双， 冯 莹， 曹 毓
（ 国防科学技术大学 光电科学与工程学院 ， 湖南 长沙 410073 ）
图 1 中分别给出了实验中从柏油路面和水泥路面 拍摄的图像 。图像利用 PointGray Flea2 － 14S3 相机拍 摄， 分辨率为 640 × 480 ， 拍摄时相机正俯视路面 ， 距离 地面高度 1． 82m， 镜头焦距 16mm。 路面图像具有以下特点 ： 1 ） 路面纹理的尺度较小 ， 分布相对均匀 ， 且相似 性较高 ； 2 ） 路边景物 、 路面人物和运动平台自身的阴影会 导致序列路面图像的亮度出现明显变化 ； 3 ） 镜头焦距较长 ， 因此镜头畸变较小 ， 为了提高 处理速度 ， 可以省去镜头畸变校正的步骤 ； 4 ） 相机架设高度和角度固定 ， 在忽略因相机抖动 而引起的误差情况下 ， 可以认为所拍摄的序列路面图
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引
言
［1 ］
hessian 行列 式 阈 值 动 态 设 定 方 法 。 实 验 结 果 表 明 ， 是一种通过分析相机拍摄到的序列图 SURF 参数优化后 ， 单目视觉定位在大幅提高效率的 同时 ， 也保证了原有的精度和稳定性 。
视觉定位
像而确定运动平台位置和航向的方法 ， 在同时定位与
［2 ， 3 ］ ［4 ］ 、 地图生成 （ SLAM ） 机器人定位导航 、 自主驾驶
Abstract：In order to increase the localization frequency of monocular visual odometry ， optimization of SURF parameters w as done on features of pavement image and the SURF keypoint in it w ere analyzed， and monocular visual odometry system based on SURF． Firstly ， octave number and octave layer number of SURF w ere properly chosen． Secondly ， the relation betw een SURF keypoint number and hesand a method of hessian threshold dynamic setting w as put forw ard． By optimizing SURF sian threshold in image sequence w as analyzed， parameter ， the amount of computation w as reduced efficiently． The experimental results demonstrate that the method can fit the demand of localization on the pavement， meanw hile， the efficiency of monocular visual odometry is greatly improved as the accuracy and stability are w ell kept． Key words：machine vision；monocular visual odometry ；SURF parameters；hessian threshold
收稿日期：2011－10－28 ；修回日期：2012－02－01 基金项目：中国人民解放军总后勤部资助项目 （ BY2008J018 ） 作者简介：赵立双（ 1985－ ） ， 男， 硕士研究生， 研究方向为光电测控技 术； 冯 莹， 教授， 博士生导师， 研究方向为宽带光纤光源技术 、 光纤 激光器技术、 光纤波导生物传感器技术以及光电测控技术 。
Optimization of SURF Parameters in Monocular Visual Odometry
ZHAO Li －shuang ， FENG Ying ， CAO Yu
（ College of Optoelectronics Science and Eng． ， National Univ． of Defense Techn． ， Changsha 410073 ， China）
汽车
［5 ， 6 ］
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
等领域有广泛应用 。目前 ， 定位频率低是视觉
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路面图像特点与视觉定位算法流程
路面图像特性分析
定位方法发展中面临的重要问题之一 。为了提升视觉 定位方法的定位频率 ， 设计了一种单目视觉定位系统 ， 该系统针对柏油或水泥路面环境 ， 采用基于 SURF 算 法的单目视觉定位方法实现相机运动轨迹的解算 。 为 了提升算法的效率 ， 满足高频率的实时定位需求 ， 并保 证现有算法的精度和稳定性 ， 对 SURF 算法参数与路 面图像中特征点分布 、 程序耗时等关系进行了深入分 析， 据此优化了 SURF 算法中的组数和 层 数 ， 并提出
摘 要：为了提升单目视觉定位方法的定位效率 ， 在基于 SURF 算法的单目视觉定位系统上对 SURF 算法参数的选取进行
了优化。首先分析了路面图像的特点及路面图像中 SURF 特征点的特性， 据此选取了 SURF 算法中组数和层数这两个重 要参数； 其次分析了路面序列图像中特征点数目与 hessian 矩阵行列式阈值之间的关系， 提出了 hessian 矩阵行列式阈值动 态设定方法。通过对 SURF 算法参数的优化， 有效降低了程序的运算量。实验结果表明， 该方法能较好满足路面环境下定 位的要求， 在保证算法精度和稳定性的同时 ， 大幅提高了程序的效率。 关键词：机器视觉； 单目视觉定位； SURF 参数； hessian 矩阵行列式阈值 中图分类号：TP212． 14 文献标识码：A 文章编号：1673－629X（ 2012 ） 06－0006－04