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申请/专利权人：西安交通大学

摘要：本发明公开了一种基于滑动窗口的SLAM局部实时重定位方法，通过维护一个固定大小的滑动窗口，使用Laplacian算子计算图像的归一化清晰度，在保证图像清晰度的前提下将通过关键帧筛选的图像送入滑动窗口中，并基于感知哈希算子融合灰度直方图计算对应图像的相似性描述算子。当视觉前端由于相机的运动模糊或镜头遮挡导致跟踪中断后，在现存的滑动窗口中选择与当前最新帧最相似的一帧作为重定位候选帧；通过再次匹配，将候选帧基于补充视觉约束实现局部实时重定位。通过该方法可以避免依赖于回环检测和校正模块的计算延迟，有效快速地解决相机在局部晃动或遮挡工况下的失去定位能力的问题，适用于运动状态不稳定的移动定位设备。

主权项：1.一种基于滑动窗口的SLAM局部实时重定位方法，其特征在于，包括：提取和跟踪相机的运动或者镜头遮挡的图像特征；计算图像的清晰度和描述图像相似性；通过Laplacian算子计算候选帧的图像清晰度，动态维护一个固定大小的滑动窗口；筛选图像的关键帧；基于感知哈希算子融合灰度直方图的图像相似性，在现存的滑动窗口中选择与当前最新帧最相似的一帧作为重定位候选帧；通过再次匹配，将候选帧基于补充视觉约束实现局部实时重定位；所述计算图像的清晰度和描述图像相似性，包括：根据Laplacian算子计算图像梯度的梯度方差，作为后续判断关键帧的筛选依据之一；计算图像的感知哈希算子，作为后续判断图像相似性的依据之一；计算图像的归一化灰度直方图，作为后续判断图像相似性的依据之一；所述Laplacian算子计算图像梯度的梯度方差，对于单通道图像，使用以kernel为卷积核的Laplacian算子的，计算响应的方差，如果方差大于一定阈值，则认为是清晰的图像；反之，则判定为模糊图像；所述计算图像的感知哈希算子，包括：缩小图片的尺寸，去除由于图片的尺寸和比例带来的差异，快速去除高频和细节差异，仅保留图片的基本结构；如果是彩色图像，则转换为灰度图像；进行DCT离散余弦变换；计算变换后图像的64个像素的均值；将64个像素灰度值依次与step4中计算得到的均值比较大小，如果灰度值大于均值，则记为1；反之，则记为0；生成64位由0、1组成的哈希描述子；所述动态维护一个固定大小的滑动窗口，包括：设置一个编号0~k-1的滑动窗口；当滑动窗口中的帧数小于等于2时，新帧直接进入；当帧数大于2时，需要判断新帧是否为关键帧；当容量为k的滑动窗口已满，最新帧对应滑动窗口的k-1号时，需对第k-2号进行关键帧判断：如果k-2号不是关键帧，则将k-2号对应帧所携带的视觉信息弹出，k-1号移入k-2的位置；如果k-2号是关键帧，则将滑动窗口的最老帧在进行边缘化操作后弹出，窗口中的1~k-1号顺次左移一位；从获取Laplacian算子计算得到的图像清晰度值，作为每一帧携带的信息一起送入滑动窗口。

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权利要求：

百度查询： 西安交通大学 一种基于滑动窗口的SLAM局部实时重定位方法