(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210549972.0 (22)申请日 2022.05.20 (71)申请人 长春理工大 学 地址 130000 吉林省长 春市卫星路7089号 (72)发明人 冯冠元　程斐豪　蒋振刚　师为礼　 (74)专利代理 机构 长春众邦菁华知识产权代理 有限公司 2 2214 专利代理师 尹庆娟 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06F 16/532(2019.01) G06F 16/583(2019.01) (54)发明名称 一种基于非精确线搜索的图像 定位方法 (57)摘要 一种基于非精确线搜索的图像定位方法目 的在于解决现有技术中存在的在无法获得查询 相机的内部参数矩 阵时无法实现定位功能的问 题。 本发明首先需要对查询图像与数据库图像 之 间进行特征匹配， 并计算每幅数据库图像与查询 图像之间的特征匹配率； 然后， 根据特征匹配率 由大到小的关系， 选取出若干幅查询图像的匹配 图像； 最后， 根据特征匹配点数设置定位误差函 数的权值， 并通过非精确线搜索算法求解查询图 像的拍摄位置。 本发明仅需要数据库图像及其拍 摄位置， 便可 以实现查询相机的位置估计， 不依 赖于查询相机和数据库相机的内部参数。 本发明 利用匹配特征点的空间位置， 求解出查询相机的 拍摄位置， 查询图像只需匹配一幅数据库图像， 便可以实现定位功能。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114937082 A 2022.08.23 CN 114937082 A 1.一种基于非精确线搜索的图像定位方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一： 将查询图像与数据库图像之间进行特征匹配， 并计算获得ndata数据库图像对应 的ndata个特征点匹配率 步骤二： 根据步骤一获得的ndata个特征点匹配率 查找数据库图像中与查询图像的 匹配的图像， 并计算误差函数中的权值； 步骤一得到了ndata个特征点匹配率 根据特征 点匹配率匹配由大到小的关系， 对数据库图像进行排序， 选择排序结果中最靠前的nnear幅 数据库图像作为查询图像的匹配图像， 对于最靠前的的nnear幅数据库图像， 根据图像之间 的匹配特 征点数， 根据公式(1)构造出定位 误差函数中的权值 wi， 构建权值矩阵： 其中： 为第j幅数据库图像与查询图像之间的SURF 特征点匹配数； 步骤三： 设置非精确线搜索方法的初值， 设最大迭代次数kmax＝2000， 精度阈值σ ＝10‑5， 搜索步长d＝0.5， 迭代计数值k＝1， 放大系数γ＝0.4， 查询相机的位置初值根据公 式(2)设 置为 其中： 为第i幅数据库图像的拍摄位置向量； 步骤四： 设置累计值sk和步数值tm， 并对其设置初值s1＝0， t1＝0； 步骤五： 根据步骤二获得的权值矩阵构造公式(3)的定位 误差函数fe： 其中： 为查询图像位置的迭代更新 值， k的初始值 为1； 是第i幅匹配数据库图像的拍摄位置向量， 位置向量 包含于数据库图像的拍摄位 置矩阵PD中； 根据公式(4)计算 函数fe在 处的梯度向量g： 根据梯度向量g确定搜索方向向量s＝ ‑g； 计算搜索方向向量的范数sn＝||s||； 将搜索 方向向量的范数sn与精度阈值σ 进行对比， 如果sn≤σ， 则执行步骤八； 如果sn＞σ， 则执行步 骤六。 步 骤六 ： 如果 tm＞ 20 ， 则执 行 步 骤八 ； 如果 tm≤ 20 ， 判断 和权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114937082 A 2数值大小， 如果函数 的值小于 则将 tm的值赋予sk， 并执行步骤七； 如果函数 的值大于等于 则 将tm的值加1后再 执行步骤七； 步骤七： 对查询相机 的位置进行更新， 并将迭代计数值k加1， 如果k≥ kmax， 则执行步骤八， 如果 k＜kmax， 执行步骤四； 步骤八： 将迭代更新后的相机位置 确定为查询相机的位置， 即 2.根据权利要求1所述的一种基于非精确线搜索的图像定位方法， 其特征在于， 步骤一 所述的计算获得ndata数据库图像对应的ndata个特征点匹配率 具体为： 分别对查询图像和数据库图像进行提取SURF特征点， 并在查询图像与数据库图像之间 进行特征点匹配， 数据库图像的总数为ndata， 则通过公式(5)计算得到ndata个特征点匹配率 其中： 为第i幅数据库图像与查询图像之间的SURF 特征点匹配数； nq为查询图像中提取 出的SURF 特征点总数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114937082 A 3