基于對稱重復(fù)紋理的攝像機位姿測量方法.pdf

1、碩士學(xué)位論文基于對稱重復(fù)紋理的攝像機位姿測量方法CameraPoseMeasurementUsingSymmetricalRepeatedTexture學(xué)21209048大連理工大學(xué)DalianUniversityofTechnology大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要攝像機位姿測量技術(shù)是攝影測量學(xué)和計算機視覺領(lǐng)域一個重要的基礎(chǔ)問題，其主要任務(wù)是獲得攝像機的方向姿態(tài)和位置。在人造環(huán)境中，很多物體的表面都具有對稱重復(fù)的紋理，這些紋理的圖像矩陣

2、具有低秩特性。當(dāng)用攝像機在偏離正對方向?qū)y理進行拍攝時，由于存在投影形變，該紋理圖像在原有方向上的對稱性和重復(fù)性不再保留，從而不再具備低秩特性。本文將具有對稱重復(fù)紋理的平面作為目標(biāo)物體，基于這類紋理的低秩特性，提出了一種測量攝像機位姿六個自由度的方法。該方法在求解攝像機方向姿態(tài)時利用了紋理這一全局特征，不需要進行點、直線等局部特征提取，受噪聲的影響小，測量精度高。具體工作如下：本文建立了求解攝像機方向姿態(tài)的低秩問題模型，并通過迭代方法對

3、該模型進行了求解。首先將原始低秩紋理圖像和實際拍攝的紋理圖像分別看做攝像機正對拍攝的圖像和傾斜拍攝的圖像。通過空間中同一點在正對拍攝和傾斜拍攝時的成像模型，推導(dǎo)出了正對拍攝圖像和傾斜拍攝圖像中各像素之間對應(yīng)關(guān)系，從而建立起原始低秩紋理圖像與實際拍攝的圖像之間的關(guān)系模型。獲得該關(guān)系模型后，將攝像機位姿求解問題等效為在該關(guān)系模型約束下最小化圖像矩陣的秩的優(yōu)化問題。上述優(yōu)化問題可以通過迭代方法進行求解。迭代求解時，算法不斷校正傾斜圖像，直到其

4、恢復(fù)為正對的低秩圖像。迭代停止時，我們便可以從原傾斜圖像恢復(fù)為正對圖像所經(jīng)歷的變換中獲得攝像機的方向姿態(tài)參數(shù)。本文完成攝像機方向姿態(tài)求解后，將該方向姿態(tài)參數(shù)作為己知量，求解了攝像機在三維空間中的位置。具體做法為選取空間中的兩個點，這兩個點在空間中的位置坐標(biāo)和在圖像上對應(yīng)的像素坐標(biāo)已知；利用這兩點在空間中的幾何關(guān)系以及其成像模型，推導(dǎo)出世界坐標(biāo)系原點在攝像機坐標(biāo)系中的坐標(biāo)。再通過坐標(biāo)變換，求解出攝像機光心在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，從而完成攝像

5、機空間位置的求解。最后，本文利用仿真數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)驗證了上述基于對稱重復(fù)紋理的攝像機位姿方法的有效性。在實驗部分中，本文首先利用仿真實驗和實際實驗考查了攝像機旋轉(zhuǎn)程度不同和受噪聲干擾程度不同時攝像機方向姿態(tài)的測量性能：然后分別利用了天花板方格紋理和墻磚紋理進行了實際場景中的位姿測量，并給出相應(yīng)的測量精度。完成攝像機位姿測量實驗后，本文與其他相似場景中的位姿測量結(jié)果進行了簡要比較，指出了本文方法的特點。關(guān)鍵詞：位姿測量：低秩紋理；單目視覺