面向高倾角平面目标姿态估计的研究与实现

作     者：徐思然 

作者单位：北京邮电大学 

学位级别：硕士

导师姓名：李炜

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：姿态估计 仿射变换 特征点检测 特征点匹配 PnP算法 

摘      要：随着互联网和移动终端的不断发展,AR(Augmented Reality,增强现实)与VR(Virtual Reality,虚拟现实)应用逐渐兴起。平面目标姿态估计是其中的关键技术,目前已有诸多研究成果。但实际应用中,如果拍摄者画面角度过于倾斜,使目标物体姿态变化过大,受制于人们使用设备的硬件条件,这种特殊情况往往得不到较好的处理。姿态估计研究中,针对目标倾斜程度较大这一特殊场景的处理方法包括分析图片纹理特征、采用新的特征描述方法以及通过仿射模拟增强图片的仿射不变性。但是目前的相关研究在进行姿态估计的过程中存在计算量冗余和精度下降等诸多问题。本文针对于姿态估计中目标倾斜程度较大这一特殊场景,提出了基于最优仿射模拟的图像匹配姿态估计算法,并对姿态估计结果进行优化,提升在高倾角场景下的计算效率和计算准确度。在高倾角图片的特征匹配中,通过事先选取最优的仿射模拟避免冗余的仿射模拟流程,并通过改进特征点的超描述符计算方式来保证姿态估计的精度。点对点PnP(perspective-n-point,多点透视)姿态估计算法通过优化迭代采样筛选初始解的流程来使得姿态估计的结果可以更快地收敛,更快地满足精度要求。最后,本文设计了高倾角下平面标记姿态估计的通用流程,并实现了多步骤算法可分解的模块化系统,各个模块可以输出各自的中间步骤,方便进行算法比对并评估实验结果。实验对比表明,本文所提出的方法与传统的基于完全仿射模拟的PnP姿态估计算法相比,可以有效提升高倾角下平面目标姿态估计的计算速度并保证了其准确性,增强了算法在实际工程中的应用价值。