基于對(duì)稱重復(fù)紋理的攝像機(jī)位姿測(cè)量方法.pdf

1、碩士學(xué)位論文基于對(duì)稱重復(fù)紋理的攝像機(jī)位姿測(cè)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(jī)位姿測(cè)量技術(shù)是攝影測(cè)量學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)重要的基礎(chǔ)問(wèn)題，其主要任務(wù)是獲得攝像機(jī)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(duì)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(jī)在偏離正對(duì)方向?qū)y理進(jìn)行拍攝時(shí)，由于存在投影形變，該紋理圖像在原有方向上的對(duì)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(duì)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(cè)量攝像機(jī)位姿六個(gè)自由度的方法。該方法在求解攝像機(jī)方向姿態(tài)時(shí)利用了紋理這一全局特征，不需要進(jìn)行點(diǎn)、直線等局部特征提取，受噪聲的影響小，測(cè)量精度高。具體工作如下：本文建立了求解攝像機(jī)方向姿態(tài)的低秩問(wèn)題模型，并通過(guò)迭代方法對(duì)

3、該模型進(jìn)行了求解。首先將原始低秩紋理圖像和實(shí)際拍攝的紋理圖像分別看做攝像機(jī)正對(duì)拍攝的圖像和傾斜拍攝的圖像。通過(guò)空間中同一點(diǎn)在正對(duì)拍攝和傾斜拍攝時(shí)的成像模型，推導(dǎo)出了正對(duì)拍攝圖像和傾斜拍攝圖像中各像素之間對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而建立起原始低秩紋理圖像與實(shí)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(jī)位姿求解問(wèn)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(wèn)題。上述優(yōu)化問(wèn)題可以通過(guò)迭代方法進(jìn)行求解。迭代求解時(shí)，算法不斷校正傾斜圖像，直到其

4、恢復(fù)為正對(duì)的低秩圖像。迭代停止時(shí)，我們便可以從原傾斜圖像恢復(fù)為正對(duì)圖像所經(jīng)歷的變換中獲得攝像機(jī)的方向姿態(tài)參數(shù)。本文完成攝像機(jī)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(jī)在三維空間中的位置。具體做法為選取空間中的兩個(gè)點(diǎn)，這兩個(gè)點(diǎn)在空間中的位置坐標(biāo)和在圖像上對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)已知；利用這兩點(diǎn)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(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)。再通過(guò)坐標(biāo)變換，求解出攝像機(jī)光心在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，從而完成攝像

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