基于移動視點的攝像機位姿估計方法研究.pdf

1、攝像機位姿估計是計算機視覺領域一個重要的研究方向，也是機器人定位與導航、目標跟蹤與識別、虛擬現實和運動估計等許多理論研究與實踐所要解決的核心問題。攝像機位姿估計方法大致分為基于傳感器的方法和基于視覺信息的方法兩種，但目前大多數的攝像機位姿估計方法都是基于傳感器實現的，而完全基于圖像提供的視覺信息的攝像機位姿估計方法的研究還相對較少。本文主要針對通過移動攝像機視點獲得的圖像序列，研究基于視覺信息的攝像機位姿估計方法。
　　攝像機位姿

2、估計是以攝像機標定為前提的，本文首先采用張正友攝像機標定方法獲得攝像機的內參數，然后基于此標定結果，利用改進的PnP算法對單幅圖像的攝像機位姿參數進行估計。但為了實現基于移動視點的攝像機位姿估計，本文接下來對特征點跟蹤方法進行了研究。首先，研究特征點提取方法，通過研究及實驗對比后采用Harris角點檢測算法來獲得特征點;其次，研究特征點匹配方法，分析Harris角點的特性后采用歸一化相關灰度的匹配方法進行特征點的粗匹配，然后利用RANS

3、AC算法實現特征點的精確匹配，剔除存在的誤匹配;最后，研究特征點的跟蹤方法，為了實現對特征點高效有序的跟蹤，本文提出了一種融合了2D和3D信息的特征點存儲結構。
　　基于特征點跟蹤獲得的特征點對，再結合圖像序列初始幀人工引入的6對3D點坐標，即可利用改進的PnP算法實現對圖像序列的攝像機位姿參數進行估計。但完全基于圖像中視覺信息實現位姿估計勢必會因圖像噪聲而引入累積誤差，因此需要對位姿參數的初始值進行優(yōu)化處理，本文采用稀疏光束平差