基于广义正交迭代算法的立体视觉定位

提出了一种新的基于广义正交迭代算法的立体视觉定位.该算法通过提取CenSurE局部特征和相应的U-SURF描述符,采用SAD方法进行子像素立体匹配,并利用U-SURF描述符匹配进行前后帧图像特征跟踪.在RANSAC框架下对匹配点进行3D-3D运动估计获得了运动参量的初始值.由于3D-3D运动估计使3D点集间欧式距离误差最小,而3D特征点坐标受噪音影响很大,因此运动估计误差也较大.本文把广义正交迭代算法应用到立体视觉定位方法中,得到使立体相机目标空间共线性误差最小的运动估计参量,由于共线性误差比3D-3D运动估计算法中的共点误差受噪音影响更小,从而大大较少了运动估计误差.仿真实验和户外真实实验表明:本文算法获得了较高的计算准确度、鲁棒性和实时性,优于传统方法.

多摄像机系统位姿估计的广义正交迭代算法

目前,多摄像机系统的位姿估计还缺乏系统的方法,它通常通过求解透视n点问题或者求解使两组3D点集之间平方和误差最小的刚体变换来解决,这些方法都有局限性。正交迭代算法是基于点特征的单目视觉算法,快速且全局收敛,是目前性能最优的实时位姿估计算法之一,被广泛应用。提出了一种广义正交迭代算法把所有摄像机获取的全部图像作为整体计算得到相对位姿参数,是通用的多目视觉位姿估计算法。算法先把所有摄像机数据进行统一表达,再把所有摄像机观测到的全部特征点的目标空间共线性误差平方和作为误差函数,最后经数学推导得到使该误差函数最小化的迭代求解过程。实验结果验证了算法的有效性以及在多摄像机系统位姿估计中的优越性。