一种基于多平面联合位姿估计的主动相机重定位方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多平面联合位姿估计的主动相机重定位方法，包括下列步骤：提取当前观测图像T及参考观测图像R中场景的有效平面区域图像集合和；在有效平面区域图像集合

【技术实现步骤摘要】
一种基于多平面联合位姿估计的主动相机重定位方法
本专利技术属于人工智能、计算机视觉领域，涉及主动视觉技术，具体为一种基于多平面联合位姿估计的主动相机重定位方法。
技术介绍
主动式相机重定位，旨在物理真实地将相机六自由度位姿恢复到与拍摄参考图像时一致，在环境监测，历史文化遗产预防性保护，微小变化检测等领域发挥着重要作用，是主动视觉技术的一个重要应用[1]。主动式相机重定位过程包括相机的相对位姿估计和相机的动态调整，相机的调整由机器人平台完成。目前最先进的主动式相机重定位算法在大量野生赋存环境下的文化遗产微小变化检测任务中取得了巨大成功[2]。但需要注意的是，这些监测任务是在稳定和可控的环境条件下进行的，在这种条件下，所采用图像的特征匹配结果能够支持准确的相机位姿估计。然而，当历次观测的光照条件(方向和强度)不同时，监测结果差强人意。光照的显著差异会改变场景(尤其是普遍存在的三维结构场景)的表观，进而使涉及到姿态估计的图像中的特征点描述子会发生变化，导致相机位姿估计失败。此外，如果观测场景中的背景(非监测对象区域)变化较大，例如，被本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多平面联合位姿估计的主动相机重定位方法，包括下列步骤：/n步骤一：提取当前观测图像T及参考观测图像R中场景的有效平面区域图像集合

【技术特征摘要】
1.一种基于多平面联合位姿估计的主动相机重定位方法，包括下列步骤：
步骤一：提取当前观测图像T及参考观测图像R中场景的有效平面区域图像集合和
步骤二：在有效平面区域图像集合和中建立匹配关系，方法为：
(1)对于有效平面区域图像集合计算其中每一个平面区域图像的SIFT特征点的个数；计算其中每两个平面区域图像之间的最小欧氏距离；对有效平面区域图像集合做同样操作；
(2)对于有效平面区域图像集合以其中每一个平面区域图像作节点建立无向全连通图对有效平面区域图像集合做同样操作得到无向全连通图
(3)以平面图像的SIFT特征点个数作为图的节点权重，以平面图像间的欧式距离作为图的边权重，求解和间的图匹配问题，建立有效平面区域图像集合和中匹配关系
步骤三：获得每组匹配平面所指导的相机相对位姿Pi；
步骤四：通过融合所有的相机相对位姿Pi获得指导相机运动信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一具体包括:
(1)针对观测对象，选取原场景图像，分别检测当前观测图像T及参考观测图像R中场景的平面区域，得到平面区域图像集合和
(2)在平面区域图像集合和中分别选取有效平面区域得到图像集合和方法如下：
第1步：确定面积比：分别计算所检测到的平面区域的图像面积与原场景图像面积的比例；
第2步：设定阈值，分别选取集合及中，平面区域图像面积占场景图像面积比大于阈值的区域组成有效平面区域图像集合和
第3步：若集合及中所有的平面区域图像面积占比均小于阈值，则根据各自集合中各自集合中平面区域面...

【专利技术属性】
技术研发人员：万亮，李楠，冯伟，张乾，孟忱，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12