一種位姿估計的正交迭代優(yōu)化算法
【專利摘要】本發(fā)明涉及了一種位姿估計的正交迭代優(yōu)化算法，該方法利用已知旋轉(zhuǎn)矩陣作為初值求取最優(yōu)的位姿估計的一種正交迭代方法。對于內(nèi)參數(shù)已獲取的單幅圖像，求取位姿估計中的旋轉(zhuǎn)矩陣，并將此旋轉(zhuǎn)矩陣作為初值，然后利用正交迭代優(yōu)化算法得到了較為精確的位姿估計。利用本發(fā)明具有迭代次數(shù)少、計算精度高、計算速度快且全局收斂的優(yōu)點，且能很好的避免近距離計算平移向量時誤差較大，數(shù)據(jù)惡化出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)矩陣的行列式為-1的錯誤情況，提高了求取位姿估計的精度。
【專利說明】一種位姿估計的正交迭代優(yōu)化算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于計算機視覺研究領(lǐng)域，涉及一種用于求解攝像機最優(yōu)位姿估計的正交迭代優(yōu)化算法，利用已知方法求取的旋轉(zhuǎn)矩陣作為初值，然后利用改進(jìn)的正交迭代算法得到較為精確的位姿估計。
【背景技術(shù)】
[0002]位姿估計問題是計算機視覺、計算機圖形學(xué)、攝影測量學(xué)的一個重要的基本問題。它是指使用特征對應(yīng)信息來估計兩個空間坐標(biāo)系之間相對旋轉(zhuǎn)和平移的過程，是圖像直接進(jìn)行三維重建的關(guān)鍵一步。因此攝像機位姿估計是計算機視覺研究的重要任務(wù)之一。
[0003]目前，位姿估計算法研究主要有兩類:基于點對應(yīng)的位姿估計算法和基于直線對應(yīng)的位姿估計算法。幾乎所有基于直線的算法都把直線段的端點忽略，而考慮無限長直線，即把其歸為基于無限長直線對應(yīng)的位姿估計問題，但是直線的不確定性并不能精確反映所觀測到的直線段的不確定性。對于單攝像機基于點對應(yīng)的位姿估計，是文獻(xiàn)“ Fast andglobally convergent pose estimation from video images”(C.P.Lu, G.Hager, E.Mjolsnessj IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.22，N0.5，pp.610-622，2000)的正交迭代算法，它是求解旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量使得空間共線性平方和誤差最小，它是求解透視點問題的單目視覺算法，采用迭代求解方法，具有迭代次數(shù)少，計算精度高，計算速度快且全局收斂的特點，可用于實時的位姿估計。但是在近距離計算平移向量時誤差較大，且當(dāng)數(shù)據(jù)惡化時，會出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)矩陣的行列式為-1的錯誤情況，此時平移向量的計算誤差較大，這個問題是文獻(xiàn)“More improved robust orthogonal iterativealgorithm for pose estimation in AR，，(Ma Jintao, Zhou Ya, Liu Wei, Hao Qun.Proceedings of SPIE, Vol.6623，pp.1-11, 2008)稱為位姿模糊。
[0004]在不考慮各種誤差情況下，文獻(xiàn)“Single view based pose estimation fromcircle or parallel lines，，(Guanghui Wang, Jonathan ffu, Zhengqiao J1.PatternRecognition Letters, vol.29, pp.977-985，2008.)提出的任意兩組平行線確定位姿估計的方法在較大噪聲的情況下，攝像機的旋轉(zhuǎn)矩陣具有較好的抗噪性，能夠滿足本文初值選取的精度要求。但是平移向量的信息受到較大的干擾，求解平移向量的方法是通過圖像原點來獲取，圖像原點的精度直接影響最后的求取精度，此種方法對于圖像原點的求取精度要求較高。所以本文針對上述平移向量易受噪聲影響的特點，提出了利用旋轉(zhuǎn)矩陣迭代求取最優(yōu)平移向量的優(yōu)化方法，避開了點的運算，得到了最優(yōu)的位姿估計結(jié)果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明涉及了一種利用已知旋轉(zhuǎn)矩陣作為初值的一種位姿估計的正交迭代最優(yōu)化方法。特征在于利用的正交迭代算法對求取的位姿估計進(jìn)行優(yōu)化，旋轉(zhuǎn)矩陣的精度直接影響著平移向量的精度，對于內(nèi)參數(shù)已知的單幅圖像，首先求取的位姿估計并作為初值，運用改進(jìn)的正交迭代算法求取最優(yōu)的旋轉(zhuǎn)矩陣，再求取最優(yōu)的平移向量。[0006]本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
本發(fā)明是一種已知旋轉(zhuǎn)矩陣作為初值求取位姿估計的正交迭代優(yōu)化方法。具體步驟包括:首先求取攝像機的旋轉(zhuǎn)矩陣以及平移向量，將上述求取的旋轉(zhuǎn)矩陣作為初值利用正交迭代優(yōu)化算法求取最優(yōu)位姿估計結(jié)果。
[0007]1.求取攝像機的旋轉(zhuǎn)矩陣
對于空間中兩組正交平行直線
【權(quán)利要求】
1.本發(fā)明涉及了一種利用已知旋轉(zhuǎn)矩陣作為初值的一種位姿估計的正交迭代最優(yōu)化方法；特征在于利用的正交迭代算法對求取的位姿估計進(jìn)行優(yōu)化，旋轉(zhuǎn)矩陣的精度直接影響著平移向量的精度，對于內(nèi)參數(shù)已知的單幅圖像，首先求取的位姿估計并作為初值，運用改進(jìn)的正交迭代算法求取最優(yōu)的旋轉(zhuǎn)矩陣，再求取最優(yōu)的平移向量； 正交迭代優(yōu)化算法求取位姿估計結(jié)果: 假定攝像機已標(biāo)定，設(shè)矩陣=, I為單位陣，旋轉(zhuǎn)矩陣i?的精確高低直接影響平移向量I的精確，使用的正交迭代優(yōu)化算法得到旋轉(zhuǎn)矩陣！，然后計算平移向量
- -1—1關(guān)于的最優(yōu)解
【文檔編號】G06T7/00GK103617622SQ201310663738
【公開日】2014年3月5日 申請日期:2013年12月10日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月10日
【發(fā)明者】趙越, 宋罡, 尚曉紅, 陳旭 申請人:云南大學(xué)