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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种用于视觉相机克服光照不变性的三角形状特征描述符的视觉定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117315020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311203848.X，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种用于视觉相机克服光照不变性的三角形状特征描述符的视觉定位方法是由韦玉海;魏武;柳雄顶;杨姗;肖震东设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于视觉相机克服光照不变性的三角形状特征描述符的视觉定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于视觉相机克服光照不变性的三角形状特征描述符的视觉定位方法。为了克服复杂多变的环境光照给相机获取的图像信息带来巨大的挑战，从而导致相机提取的特征信息准确性较差及后续相机出现定位误差累积问题。该方法首先将输入的图像数据进行直方图均衡化，使得图像能够突出局部边缘的纹理特征。然后对输入的当前帧进行特征点的提取并计算特征点的特征向量，根据特征向量的权重进行划分强边缘特征区域和弱边缘特征区域。最后利用强边缘特征区域的三个最优特征点进行构造三角形状特征描述符。构造的三角形状特征描述符属于图像的几何属性，由长度和角度组成，对光照变化不敏感，能克服光照时变环境的影响。

本发明授权一种用于视觉相机克服光照不变性的三角形状特征描述符的视觉定位方法在权利要求书中公布了：1.一种用于视觉相机克服光照不变性的三角形状特征描述符的视觉定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、输入一帧RGB图像、对输入的当前帧的RGB图像进行直方图均衡化，突出图像的局部边缘纹理特征； 步骤二、根据图像局部边缘纹理分布情况，对图像局部边缘纹理信息明显区域进行特征点的提取； 步骤三、在当前帧中，设置提取的特征点总数目为，每个特征点的特征向量权重；计算每个特征点的特征向量，判断每个特征点的特征向量的权重是否大于均值权重；其中，均值权重；如果特征向量的权重大于均值权重,且相邻特征点之间的必须位于半径为5个像素点的圆内，则把该区域称为强边缘特征区域；否则，其他区域则为弱边缘特征区域; 步骤四、计算强边缘特征区域特征点的特征向量，将特征向量的位置大小加入到特征向量列表中,将相对应的特征向量的方向角度加入列表中； 步骤五、在当前强边缘特征区域的特征向量列表中，计算中相邻两个特征点之间的距离，并从小到大排列；同时，计算中相邻两个特征点之间的方向角度，并从小到大排列； 步骤六、通过中值法获得当前强边缘特征区域中最优三个特征点，同理，重复上述步骤四和步骤五，获得其它强边缘特征区域的最优三个特征点； 步骤七、利用强边缘特征区域中三个特征点构建三角形状特征描述符，分别获取特征点像素与的梯度方向为与，特征点像素与的梯度方向与，特征点像素与的梯度方向为与； 步骤八、将特征点像素两两相连组合形成三角形状描述符，构造的三角形状特征描述符如公式（1）所示； ， 其中，为像素点到像素点的距离，为像素点到像素点的距离，为像素点到像素点的距离； 利用构造三角形状描述符的特征点通过旋转矩阵和平移向量求解相机的位姿变化，以避免受到光照变化区域的特征点信息用于求解相机的位姿，从而造成定位误差增大的问题。

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