基于移動(dòng)視點(diǎn)的攝像機(jī)位姿估計(jì)方法研究.pdf

1、攝像機(jī)位姿估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)重要的研究方向，也是機(jī)器人定位與導(dǎo)航、目標(biāo)跟蹤與識(shí)別、虛擬現(xiàn)實(shí)和運(yùn)動(dòng)估計(jì)等許多理論研究與實(shí)踐所要解決的核心問(wèn)題。攝像機(jī)位姿估計(jì)方法大致分為基于傳感器的方法和基于視覺(jué)信息的方法兩種，但目前大多數(shù)的攝像機(jī)位姿估計(jì)方法都是基于傳感器實(shí)現(xiàn)的，而完全基于圖像提供的視覺(jué)信息的攝像機(jī)位姿估計(jì)方法的研究還相對(duì)較少。本文主要針對(duì)通過(guò)移動(dòng)攝像機(jī)視點(diǎn)獲得的圖像序列，研究基于視覺(jué)信息的攝像機(jī)位姿估計(jì)方法。
　　攝像機(jī)位姿

2、估計(jì)是以攝像機(jī)標(biāo)定為前提的，本文首先采用張正友攝像機(jī)標(biāo)定方法獲得攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)，然后基于此標(biāo)定結(jié)果，利用改進(jìn)的PnP算法對(duì)單幅圖像的攝像機(jī)位姿參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。但為了實(shí)現(xiàn)基于移動(dòng)視點(diǎn)的攝像機(jī)位姿估計(jì)，本文接下來(lái)對(duì)特征點(diǎn)跟蹤方法進(jìn)行了研究。首先，研究特征點(diǎn)提取方法，通過(guò)研究及實(shí)驗(yàn)對(duì)比后采用Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法來(lái)獲得特征點(diǎn);其次，研究特征點(diǎn)匹配方法，分析Harris角點(diǎn)的特性后采用歸一化相關(guān)灰度的匹配方法進(jìn)行特征點(diǎn)的粗匹配，然后利用RANS

3、AC算法實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)的精確匹配，剔除存在的誤匹配;最后，研究特征點(diǎn)的跟蹤方法，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)特征點(diǎn)高效有序的跟蹤，本文提出了一種融合了2D和3D信息的特征點(diǎn)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。
　　基于特征點(diǎn)跟蹤獲得的特征點(diǎn)對(duì)，再結(jié)合圖像序列初始幀人工引入的6對(duì)3D點(diǎn)坐標(biāo)，即可利用改進(jìn)的PnP算法實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像序列的攝像機(jī)位姿參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。但完全基于圖像中視覺(jué)信息實(shí)現(xiàn)位姿估計(jì)勢(shì)必會(huì)因圖像噪聲而引入累積誤差，因此需要對(duì)位姿參數(shù)的初始值進(jìn)行優(yōu)化處理，本文采用稀疏光束平差