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铁路运行环境下的车载相机姿态估计

光学技术 2015年第3期41卷 197-203页

作者：于欣妍罗四维许廷发王亮王胜春北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 中国传媒大学理学院应用数学系北京100024 北京理工大学光电学院北京100081

基于对铁路运行环境中所拍摄的图像特征的分析,提出了一种修正的线段检测子(MLSD),并利用该线段检测子结合最小二乘拟合及交叉迭代优化方法对消失点进行快速检测,进而利用消失点坐标实现了相机姿态的估计,为后续调整机器视觉算法进行铁... 详细信息

基于对铁路运行环境中所拍摄的图像特征的分析,提出了一种修正的线段检测子(MLSD),并利用该线段检测子结合最小二乘拟合及交叉迭代优化方法对消失点进行快速检测,进而利用消失点坐标实现了相机姿态的估计,为后续调整机器视觉算法进行铁路运行环境的场景重建提供重要依据。运用该方法,基于车载相机所拍摄的图像对车载相机姿态进行估计,实验所得的估计值满足了车载检测系统的精度要求,表明了此方法对于估计相机姿态有效的。

关键词：应用光学相机坐标系世界坐标系相机姿态线段检测消失点

基于场景三维表面模型的相机姿态确定方法研究

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基于场景三维表面模型的相机姿态确定方法研究

作者：常兴兰州交通大学

学位级别：硕士

近年来,增强现实、机器人导航和同时定位与地图构建等技术引起了学术界和工业界的广泛关注,其中基于影像的定姿定位技术是一项关键任务。相机姿态估计是根据从3D场景中获取的影像推断出相机的空间位置和朝向。本文介绍了相机姿态估计的... 详细信息

近年来,增强现实、机器人导航和同时定位与地图构建等技术引起了学术界和工业界的广泛关注,其中基于影像的定姿定位技术是一项关键任务。相机姿态估计是根据从3D场景中获取的影像推断出相机的空间位置和朝向。本文介绍了相机姿态估计的基本理论和相关技术,提出了一种基于四元数表示旋转的恢复相机姿态的方法,同时结合三维建模技术,将高精度的3D模型作为参考,实现单张影像的姿态确定,并通过用四元数表示旋转,采用扩展卡尔曼滤波求解n点透视问题。本文利用四元数表示旋转,从捕获的影像中推断出运动相机的相对旋转和平移。采用SIFT算法提取图像的特征点并完成特征匹配,使用随机抽样一致性函数(RANSAC)算法剔除误匹配,将正确匹配的特征点对从像素坐标系转化到欧式坐标系,构建多项式方程组。先求解出相机的相对旋转,再将求解出的旋转代入方程式,恢复出平移向量,最后利用两帧间的深度值确定唯一解。实验采用公开的无人驾驶与机器人定位数据集,对该方法进行性能分析,将估计的姿态值与真实姿态值进行比较。与经典影像定位的算法对比,该算法可以较好地估计出运动相机的姿态并具有良好的鲁棒性。针对单张影像姿态估计精度不高的问题,利用三维重建技术建立高精度3D模型作为参考,校准该区域单张影像的外方位元素。首先,通过对不同视角获取的多张无序影像实现3D建模,在此基础上使用虚拟标校相机将高精度3D数字表面模型投影到图像空间上,并将该影像当作参考影像。然后,将待查询的影像与该参考影像进行匹配,该过程包括两个步骤:1)特征提取;2)相似性度量和特征匹配。最后,使用四元数表示旋转,并根据参考影像与待查询影像间的特征点对应关系求解出相对旋转,再结合初始投影信息确定出待查询影像的姿态。基于实际应用中相机跟踪的特征点易于漂移的特性,同时,鉴于相机姿态的时间依赖性和连续运动相机姿态估计的特征不确定性问题,本文采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)跟踪序列影像中的3D对象,并估计出相机相对于场景的位置和方向。该方法从相机的运动模型中计算相机姿态的先验估计,然后通过最小化参考点的重投影误差来校正。有效地克服了随时间推移特征点的特征的不确定性。仿真实验结果表明,该方法在存在噪声的情况下改善了相机姿态估计的鲁棒性。

关键词：相机姿态配准 3D场景表面模型扩展卡尔曼滤波

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基于特征点追踪的实时相机姿态估计

基于特征点追踪的实时相机姿态估计

作者：宗利敏北京邮电大学

学位级别：硕士

大多数自动导航技术都是基于同时定位和地图绘制技术,而在这些技术中,相机姿态估计的实时性和准确性相当重要。在移动机器人视觉导航、三维重建等系统中,相机姿态估计也有着很重要的应用。在计算机几何中,相机的数学模型,即三维空间和... 详细信息

大多数自动导航技术都是基于同时定位和地图绘制技术,而在这些技术中,相机姿态估计的实时性和准确性相当重要。在移动机器人视觉导航、三维重建等系统中,相机姿态估计也有着很重要的应用。在计算机几何中,相机的数学模型,即三维空间和二维图像之间的几何关系,包含相机内参矩阵和外参矩阵。相机标定可以获得相机内参,而相机姿态估计可以获得相机外参。正确的相机标定结果才能保证相机姿态算法的速度和准确性。本文采用灵活、准确的张正友标定法为相机姿态估计的重要输入。在众多已存算法中,相机姿态估计通常是通过输入的图像与相关图像的匹配得到,这种方法不仅不能达到实时,而且会出现误匹配。在大多数同时定位和地图绘制技术中所采取的相机姿态估计算法都是基于像素的方法,这种方法不能达到实时。基于前人大量的研究,本文提出了基于特征追踪的实时相机姿态估计算法。主要创新点如下:1)我们提出了一种基于金字塔改进的光流结合FAST特征的混合方法。光流法能够准确的跟踪连续图像中的特征点。FAST特征是一个快速的特征点的提取方法。本文提出的方法,相比于只使用ORB描述符匹配的方法,不仅克服了匹配不能达到实时的缺点,而且准确性更高。2)结合我们提出的相机姿态估计的算法,我们对特征点的位置及灰度进行了进一步的预处理,并通过实验证明了该预处理的有效性。3)我们通过总结实验中遇到的情况,进一步根据几种情况设置了关键帧的相应更新条件,并通过实验得到了效率更高的结果。本文最后针对实时相机和视频两种情况实现了相机姿态估计系统。大量的实验表明,本文设计的算法可以准确快速地对视频和相机实时的相机姿态进行估计。

关键词：相机姿态相机标定 FAST 光流法

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基于相机姿态信息的图像投影

计算机与数字工程 2015年第10期43卷 1857-1860,1896页

作者：付森原陈姝张钧田金文华中科技大学自动化学院武汉430074 中核武汉核电运行技术股份有限公司武汉430223

在很多实际应用中,需要将相机拍摄的图像由一个已知的相机姿态下投影到其它已知姿态下,文章根据源图像和目标图像对应的相机姿态计算出源图像到目标图像的投影映射矩阵,然后利用OpenCV里的cvWarpPerspective函数进行投影变换。然而直接... 详细信息

在很多实际应用中,需要将相机拍摄的图像由一个已知的相机姿态下投影到其它已知姿态下,文章根据源图像和目标图像对应的相机姿态计算出源图像到目标图像的投影映射矩阵,然后利用OpenCV里的cvWarpPerspective函数进行投影变换。然而直接利用cvWarpPerspective函数进行投影变换时,会出现一些问题,一些在源图像对应相机的光轴反方向的场景会出现在目标图像中。文章分析了出现这种错误的原因,并提出了解决方案,通过实验,验证了这种方案的正确性,得到了正确的投影结果。

关键词：相机姿态投影映射矩阵投影变换投影函数

狭窄视场相机星历和姿态误差对目标定位的影响

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测绘科学与工程 2004年第2期24卷 33-36页

作者：高德俊西安测绘信息总站工程师

在有较高精度卫星星历和相机姿态观测值基础上，分析星历误差和姿态误差在确定地面坐标中影响。通过计算比较得出它们之间的相互关系，并提出相应的解决方法。

关键词：卫星星历相机姿态有理函数相机模型(RPC)

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基于相机位置与姿态的倾斜摄影图像检索方法

基于相机位置与姿态的倾斜摄影图像检索方法

第三十三届中国仿真大会

作者：于子豪龚光红李妮北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

在基于倾斜摄影图像的大规模场景三维重建中,图像检索是对大量图像进行快速特征匹配所必须的环节。然而,现有的基于词汇树的图像检索方法在大规模数据集上效率低下,基于相机位置的图像检索方法精度较低。倾斜摄影条件下,除相机位置信息... 详细信息

在基于倾斜摄影图像的大规模场景三维重建中,图像检索是对大量图像进行快速特征匹配所必须的环节。然而,现有的基于词汇树的图像检索方法在大规模数据集上效率低下,基于相机位置的图像检索方法精度较低。倾斜摄影条件下,除相机位置信息外,一般会记录相机的姿态信息。利用相机的位置和姿态信息可对倾斜摄影图像进行快速精确的图像检索。实验结果表明,基于相机位姿的图像检索方法在效率上远高于基于词汇树的图像检索方法,在查全率上高于基于相机位置的图像检索方法,可以对大规模倾斜摄影数据集进行快速精确的图像检索。

关键词：倾斜摄影三维重建图像检索相机位置相机姿态

来源： cnki会议评论

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特征检测跟踪与同步场景生成算法研究

特征检测跟踪与同步场景生成算法研究

作者：刘敏搏西安电子科技大学

学位级别：硕士

基于视觉的相机跟踪技术，是计算机视觉领域中的一个重要课题。主要就是通过图像分析处理和计算机视觉的相关方法，实现对相机在真实场景中位置和方向的跟踪。本文研究了一种在未知场景中估计相机姿态，同时生成同步场景的方法，该方... 详细信息

基于视觉的相机跟踪技术，是计算机视觉领域中的一个重要课题。主要就是通过图像分析处理和计算机视觉的相关方法，实现对相机在真实场景中位置和方向的跟踪。本文研究了一种在未知场景中估计相机姿态，同时生成同步场景的方法，该方法是基于自然特征的检测与跟踪实现的。该方法所实现的系统可用于小范围场景中便携式相机运动的跟踪。本文的主要研究内容如下：(1)对相机实时采集的图像进行预处理，而后进行FAST-9角点特征检测跟踪，得到两帧选定图像匹配点对的集合。(2)基于图像匹配点对的集合，由5点算法估计初始的相机姿态。(3)根据相机姿态和相机内参，对匹配点进行三角测量，得到图像匹配点对所对应的3D空间点，并通过极线搜索增加3D空间点。(4)由3D空间点的集合估计显著平面，调整相机姿态与3D空间点坐标。(5)将3D空间点投影到当前帧，通过计算并最小化重投影误差更新相机姿态。(6)生成同步场景，并借助OpenGL予以显示。

关键词：特征检测跟踪相机姿态显著平面同步场景

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三维模型动态纹理映射

三维模型动态纹理映射

作者：刘猛浙江大学

学位级别：硕士

从图片序列中重建三维模型日益受到重视,然而其侧重点大多数集中于准确恢复三维模型的物理形状,而给三维模型贴纹理常常被忽略。但是好的纹理是模型的重要部分,纹理的质量对模型的真实感有非常大的影响。虽然现在已经有一些学者对模型... 详细信息

从图片序列中重建三维模型日益受到重视,然而其侧重点大多数集中于准确恢复三维模型的物理形状,而给三维模型贴纹理常常被忽略。但是好的纹理是模型的重要部分,纹理的质量对模型的真实感有非常大的影响。虽然现在已经有一些学者对模型的纹理映射进行深入讨论,然后其所用图片往往来源用于三维重建的图片序列,即相机内外参数已经求得,非实时的图片。本文研究了如何用对所建模物体的任意图片序列进行纹理映射,并在此基础上开发了动态纹理映射系统,可以将若干个摄像头的视频实时映射到三维模型上,使得虚拟的三维模型有动态的真实视频作为纹理,达到真实与虚拟互相融合的效果。本文所要进行纹理贴图的模型可以是由视频或图片序列自动重建出的三维模型,也可以是用建模工具(如3ds Max)手动创建的模型。纹理映射的先决条件是能准确求得所要映射图片的相机参数。对于自动重建出的三维模型,本文通过图片点与三维点的对应关系求得相机参数。对于手工创建的模型,本文创新的采用一种迂回方法,先由图片序列自动重建出三维模型,然后将重建的三维模型与手工创建的模型对齐,即得到自动重建模型到手工模型的坐标转换关系。先求相机相对于自动重建模型的姿态,然后由这两个模型的转换关系间接得到相机相对于手工构建模型的姿态。得到若干个所要进行纹理映射的相机的相机参数后,本文通过纹理图像视角方向和面片法向量的夹角、纹理图像相机到三角面片的距离和投影点到图像边界距离三个因素来为每个面片选择最佳纹理图片,接着应用纹理融合算法和亮度调整算法来解决边界缝隙问题,最后在静态纹理映射基础上完成动态视频纹理映射,它可用于监控系统中,使多个监控视频实时映射到需要监控的三维场景上。为了进一步提高视频纹理映射在监控系统中的实用性,本文还实现了增强三维浏览的功能,比如让用户进行不同视角的切换,对给定图片自动定位到模型中,查看相机位置和对带纹理的模型进行自动播放等。

关键词：动态纹理映射三维重建虚拟现实相机姿态

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基于深度学习的图像目标三维重建

基于深度学习的图像目标三维重建

作者：刘德丰江南大学

学位级别：硕士

三维重建的目的是从二维图像中恢复目标的三维空间结构,该技术常常被应用在自动驾驶、虚拟现实、环境感知等领域。随着深度学习的发展,通过对训练数据的有效学习,深度神经网络能够拟合二维图像与三维结构之间的映射关系,从而实现了从图... 详细信息

三维重建的目的是从二维图像中恢复目标的三维空间结构,该技术常常被应用在自动驾驶、虚拟现实、环境感知等领域。随着深度学习的发展,通过对训练数据的有效学习,深度神经网络能够拟合二维图像与三维结构之间的映射关系,从而实现了从图像中重建目标三维模型的目的。基于深度学习的图像目标三维重建一般涉及相机参数估计、图像深度预测和目标点云求解等过程,本文的主要研究内容包括:1)构建了一组多视点变焦距的虚拟合成数据集。由于现阶段缺少以图像目标为中心且包含多样化焦距标签的数据集,本文基于ModelNet40以及Pix3D三维数据集建立了一组虚拟合成数据集,并为每张合成数据配置了准确的相机参数标签。该数据集可用于相机参数的估计和目标重建。2)提出了一个基于二次编码的相机参数估计网络。在传统编码-解码网络的基础上,将解码输出整合入一个新的编码器网络,通过融合两次编码学习结果来同步恢复相机的内外参数。该算法使用本文自建的虚拟合成数据集进行训练,实验证明,本算法在合成数据与真实数据上均取得了高质量成果。3)建立了一个基于轮廓分割的相机参数估计网络。针对输入的真实图像,提出了一种基于单张图像的三阶段相机参数估计算法,首先利用Mask R-CNN实现掩码图像粗提取,然后使用传统边缘提取算法Grabcut细化掩码边缘,再将分割结果输入到一组相机参数估计网络,实现单张输入图像的相机参数估计。算法使用Pix3D中的真实图像以及本文自建的虚拟合成数据集进行训练。实验证明,对于真实场景下的单张输入图像,本算法能够高精度恢复相机的参数信息。4)实现了一种基于相机参数的图像目标三维重建方法。在得到相机参数之后,通过相机参数能够确定当前深度图像获取时相机的拍摄位置与拍摄角度,结合图像的深度信息,可以把图像目标逆投影到三维空间中,从而得到图像目标三维点云模型。本文利用相机参数,实现了基于单张图像深度和多视点图像深度的图像目标重建,实验结果表明,该方法在图像目标高度遮挡的情况下仍然可以很好地重建图像三维目标。5)设计了一种基于深度学习的目标三维重建应用方法。以人体重建为例,研究结合相机参数估计实现基于图像的人体重建。在重构人体三维模型的过程中,对输入图像的相机参数进行预测,利用预测的相机参数对参数化的人体三维模型进行二维投影,然后通过二维投影的结果对三维输出进行损失求解,在降低计算复杂度的同时提升了三维模型的精度。同时利用本文提出的方法实现重建人体模型的肩宽、臂长、胸围、腰围等成衣定制数据的求解,实验结果表明,该系统采集的数据基本满足量体裁衣的基本要求。本文从相机成像模型出发,提出了两种基于深度学习的相机参数预测方法,通过结合多视点图像的深度信息实现了图像目标的三维重建。同时,本文将基于深度学习的图像目标三维重建方法应用于人体成衣定制数据的采集,测量的人体数据基本满足成衣定制需求。

关键词：三维重建深度学习相机标定相机姿态人体测量学