基于近似线段合并的视觉SLAM图像直线段提取方法

1.一种基于近似线段合并的视觉SLAM图像直线段提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：第一步、利用CannyLines算法对图像进行边缘检测，得到所有像素链；第二步、利用RANSAC算法对各个像素链进行直线拟合，提取图像中的线段；第三步、判断所有线段中的近似线段，并进行近似合并；3.1计算各条线段的角度；3.2计算任意两条线段和之间的角度差值，若角度差值小于等于第一角度偏差阈值，则计算两条线段之间的最短距离；若最短距离小于等于第一距离阈值，认为两条线段为相似线段，则执行步骤3.3和3.4，否则重复此步骤，遍历剩余线段；3.3两条近似线段记为La和Lb，线段La的两个端点为a 1 和a 2 ，线段Lb的两个端点为b 1 和b 2 ；假定线段La为两条线段中的短线段，线段Lb为长线段；分别计算向量b 1 a 1 与b 1 b 2 的夹角以及向量b 2 a 2 与b 2 b 1 的夹角，若两个夹角都为锐角，表明短线段La的两个端点能够投影到长线段Lb上，则将长线段Lb作为合并后的新线段，并删除短线段La，完成线段La和Lb的合并；若其中一个夹角不为锐角，则计算两条线段La和Lb任意两个端点之间的欧式距离，若最短欧式距离小于等于第二距离阈值，则将最大欧式距离对应的两个端点作为新线段的两个端点，得到合并后的新线段；若最短欧式距离大于第二距离阈值，则不进行合并；3.4计算新线段的角度，若新线段与合并前的长线段的角度差值小于等于第二角度偏差阈值，认为合并偏差在合理范围内，则保留合并后的新线段；否则，不保留合并后的新线段，对线段La和Lb进行复位并返回步骤3.2，继续遍历剩余线段。 2.根据权利要求1所述的基于近似线段合并的视觉SLAM图像直线段提取方法，其特征在于，在第二步中，对于像素链，计算所有像素点到图像坐标原点的曼哈顿距离，根据下式确定判断内点的距离阈值t；式中，α为可调整系数，M max 、M min 分别为曼哈顿距离的最大值和最小值。 3.根据权利要求1或2所述的基于近似线段合并的视觉SLAM图像直线段提取方法，其特征在于，在步骤3.2中，计算一条线段两个端点到另一条线段的距离，距离小者为两条线段之间的最短距离。