利用直线对应计算纯旋转运动参数的一种线性方法

从单镜头序列图象确定运动刚体的3维运动参数是计算机视觉中一个重要的问题.本文提出了一个利用直线对应计算纯旋转运动参数的线性方法.在该算法中,仅用图象中直线的两个不变量.假设两帧图象中已经抽取和匹配出4对以上的对应直线,则可以唯一地确定旋转运动参数,该算法适用予旋转轴过投影中心的情况.本文同时给出了实验结果.

一种高精度鲁棒的基于直线对应的位姿估计迭代算法

2D-3D特征对应位姿估计问题算法多基于点对应,而基于直线对应求解比基于点对应求解更具有优势。从欧氏空间这一新颖角度出发,提出了一种从直线对应求解位姿估计问题的迭代算法,算法思想是先迭代求解出最优的旋转矩阵,然后再得到平移向量。针对不同的直线组情形,给出了相应的迭代初始值计算方法。仿真实验数据表明,算法具有对初始值较不敏感、高精度、鲁棒性好等特点。

利用对应直线求取摄像机外部参数

通过对解空间的分析，发现摄像机外部姿态参数中旋转矩阵的解分布于一半径固定的超球面上，且此超球面的维数可由方程组的系数矩阵确定．据此提出了在全空间中求取全解的搜索策略．实验表明，用本算法所得到的结果与理论分析相吻合，能够较好地解决参数求取过程中的完全解问题．

运动物体参数估计与跟踪的线对应新算法

在分析刚体平面运动前后对应直线参数关系的基础上,提出了用直线对应原理估计物体运动参数的新算法.线对应法可以同时估计物体的平移和旋转参数,这一点是传统的点对应和其他方法难以实现的.推导出对运动物体自动跟踪的迭代公式,在跟踪过程中用齐次坐标实现了坐标系转换和运动合成的一体化.仿真实验证明,在大噪声环境下这一算法仍然可以获得相当精确的运动参数.

利用3对直线识别纯转动运动参数的线性化方法

对高满屯确定刚体坐标系的运动参数的线性化方法提出奇异的一组条件 ,获得了与高氏原方程组等价的线性化方程组 ,并将高氏线性化方法所需要的最少 4对对应直线减少为 3对。

基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计

针对相机内参数已标定和未标定情况下的相机位姿求解,提出了基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计算法。推导了关于相机焦距和位姿参数的线性方程,通过4条以上共面直线实现了相机位姿参数的线性解算;对参数线性解进行迭代加权最小二乘优化,得到更高精度的参数估计值和直线权值;最后,利用直线权值和欧式变换的保距性实现相机焦距的解算,得到了相机焦距和位姿参数的估计值。仿真实验表明:提出的算法在相机已标定,直线数为20,像点噪声方差为5pixel的情况下,角度误差小于0.2°,相对平移向量误差小于0.5%,耗时大约为1ms。真实数据实验表明,提出的算法可以获得与棋盘标定结果相近的精度。与现有算法相比,提出的算法抗噪性更好,精度更高,能够实现基于单幅图像的未标定相机的位姿估计。

直线摄像机参数校正过程中系数矩阵特性的分析

探讨在利用对应直线进行摄像机外部参数校正的过程中，如何快速简便地确定齐次方程组系数矩阵秩的问题．通过对该系数矩阵的分析，得到关于此矩阵的约束条件，并在此基础上，推导了判断此矩阵秩的大小的一个充分条件．利用这一结论，避免在参数计算过程中多次对矩阵进行奇异值分解，从而使计算过程大为简化，而且也使选取对应直线的过程变得更有目的性．

基于垂线和水平线的机器人自定位方法

对基于垂线和水平线的机器人自定位问题进行了系统的研究．所得主要结论如下： （１） 当空间直线都垂直于机器人运动平面时，机器人的位置与朝向无法线性求解；（２） 当空间直线都平行于机器人运动平面时，至少需要三组直线对应对（一组直线对应对由一条空间直线和对应的图像直线构成；垂直直线对应对是指空间直线为垂线的直线对应对；水平直线对应对是指空间直线为水平线的直线对应对）才能线性求解机器人的位置与朝向；（３）当空间直线都垂直于机器人运动平面时，至少需要三组直线对应对才能非线性求解机器人的位置与朝向；（４） 当空间直线都平行于机器人运动平面时，同样至少需要三组直线对应对才能非线性求解机器人的位置与朝向．

大学选择:三项注意记“心头”

大学选择过程中,有三个要点需注意,第一个是“同类扫描与直线对应”：对一些行业特色鲜明的高校我们可以用同类扫描的办法来确定范围,比如北京交通大学和西南交通大学都以轨道交通为优势,比如长安大学、大连海事大学、武汉理工大学都是原交通部部属高校,而长安大学以公路见长,大连海事大学则侧重海运,武汉理工大学水运最强.

基于直线段对应的相机位姿估计直接最小二乘法

为了实现高精度的基于直线段对应的相机位姿估计,提出一种直接最小二乘法。通过提出并利用一种直线段之间的距离测度,将原问题转化为最小化一个姿态旋转矩阵的二次目标函数,该距离测度综合考虑了线段的端点距离、中点距离、夹角和线段的长度,通过旋转矩阵的CGR参数表达获得一个修正的目标函数,此修正目标函数的最优解条件组成了一个三元三次方程组,利用代数多项式方法在不需要迭代的情况下直接求解这个方程组,从而得到了旋转矩阵的全局最优解。该算法的计算复杂度为O(n)。仿真和真实实验验证了该方法的有效性和高精度。

正交优化的旋转参数线性视觉测量方法研究

传统的计算视觉测量方法,普遍存在图像特征提取困难,非线性,求解过程复杂的问题。针对这种情况,讨论了一种基于正交优化的线性视觉测量方法,即利用霍夫变换提取图像中的直线,再利用对应直线列解线性方程,最后对解矩阵进行正交优化。它具有求解简单,容易操作的特点,且对误差具有鲁棒性。最后针对不同旋转角度进行了大量实验测量,证明了方法的可靠性。

把双曲线化为圆

仿射变换是一种二维坐标到二维坐标的线性变换,变换保持二维图形间的相对位置关系不发生变化:将平行线变为平行线、直线变为直线、并且同一条直线上的点的位置顺序和长度的比例关系保持不变,对应直线的斜率比保持不变,以及对应图形的面积比保持不变等等.人教A版教材选修4-4中的“伸缩变换”就是仿射变换,同时《普通高中数学课程标准》要求:了解在平面直角坐标系伸缩变换作用下平面图形的变化情况.

四个方面搞定旋转

旋转变换是图形变换的一种,在学习时很多同学感到没有抓手,不知学什么、怎样学.在这里从以下四个方面谈谈旋转变换和旋转变换在解证几何题中的运用.一、旋转变换的定义将平面图形绕这平面内一个定点P旋转一个定角α,这样的变换叫旋转变换,点P叫旋转中心,α叫旋转角.二、旋转变换的性质1.旋转前后图形全等,旋转变换的对应点到旋转中心的距离相等;2.旋转变换的对应直线的夹角等于旋转角;3.旋转中心的对应点是自身.三、确定旋转中心和旋转角的基本方法旋转变换多用在等腰三角形、正三角形、正方形等较规则的图形上,其功能是把分散的条件相对集中,