顾及影像尺度与旋转的光流点跟踪算法

传统的光流点跟踪算法在处理相机不规则运动和影像弱纹理场景时存在点位分布不均、匹配精度不高等问题,针对该问题提出一种尺度旋转不变的改进光流点跟踪算法。在光流跟踪点的基础上,构建匹配相似三角形;在匹配三角形内提取当前尺度图像的DOG特征点,基于角度交会原理获取待跟踪点的初始位置;利用匹配三角形间的尺度旋转参数计算DOG特征点尺度旋转不变窗口,基于改进的光流跟踪法得到跟踪点坐标。选取两组典型的道路场景序列影像进行实验,其结果表明,该算法相比传统光流法能够在相机不规则运动和弱纹理场景下跟踪到更多的匹配点,跟踪点能够较好地分布在图像上,利用跟踪点估计的影像位姿结果精度也有一定提升。