球面全景影像相对定向与精度验证
发布时间：2020-02-22 12:00
【摘要】：对传统的5点法相对定向算法的共面误差计算方法进行改进,提出了一种适合球面全景成像特点的相对定向计算流程。与传统方法相同,该算法首先计算本质矩阵,然后对本质矩阵进行奇异值分解得到旋转矩阵和平移矢量的候选解,最后利用重建的物方三维点坐标排除错误解。本文的贡献在于推导了球面全景共面条件公式,并使用点到核线平面的球面距离作为球面全景共面条件的误差项。模拟数据试验显示:当图像特征点的随机噪声在[-0.5,0.5]像素范围内时,3个姿态角的中误差约为0.1°,由相对定向恢复的相对平移量与模拟值的夹角中误差约为1.5°。使用车载全景相机配合POS获取的数据进行试验的结果显示:横滚角和俯仰角的中误差可以达到0.2°以内,航向角的中误差可以达到0.4°以内,由相对定向恢复的相对平移量与POS平移量的夹角中误差可以达到2°以内。采用本文相对定向算法的结果生成球面全景核线影像,提取影像之间同名点坐标并计算其列方向误差,结果显示核线影像同名点列坐标差的中误差在1个像素以内。
【图文】：
第１１期谢东海，等：球面全景影像相对定向与精度验证关键词：球面全景影像；相对定向；核线；本质矩阵；奇异值分解中图分类号：Ｐ２３７文献标识码：Ａ文章编号：１００１－１５９５（２０１７）１１－１８２２－０８基金项目：国家自然科学基金（４１３７１４３４）车载球面全景影像能够采集来自每个方向的光线信息，并且以二维图像的方式保存起来，获得３６０°×１８０°全视场的视觉信息。配合高精度的ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）和ＩＭＵ（ｉｎｅｒｔｉａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｕｎｉｔ），能够获取带有精确位置和姿态信息的高分辨率全景影像，目前已经广泛应用于地理信息采集、街景地图制作、安防监控、交通等领域。比如著名的Ｇｏｏｇｌｅ街景在不同地点采集球面全景影像，并放置在地图对应的位置，用户可以很方便地从一个全景场景过渡到另外一个全景场景进行室外浏览。根据采集相机和处理方式的不同，球面全景影像的获取方法也不同。一种方法是利用鱼眼镜头来获取大视场图像，然后利用商业拼接软件（如ＰＴＧｕｉ）来得到球面全景影像，这种方式将采集与处理分开，处理效率较低。在要求连续、高精度和快速拼接全景的场合，往往采用集成化的商业全景视觉系统，如加拿大ＰｏｉｎｔＧｒｅｙ公司生产的Ｌａｄｙｂｕｇ。该系统包含６个相机（５个相机水平放置，１个垂直向上拍摄），可以获得水平方向３６０°，竖直方向接近１８０°视场的影像信息。Ｌａｄｙｂｕｇ能够实时完成影像采集、处理、拼接和校正等工作。针对全景影像的研究目前大部分集中于全景构象方程［１－２］、全景相机标定［３］与拼接以
ｒｉｘ）。当内方位元素已知时，图像坐标与本质矩阵的联系可以用式（３）来描述［１９］ｑ′ＴＫ－Ｔ２［Ｔ］×ＲＫ－１１ｑ＝０（３）Ｅ＝［Ｔ］×Ｒ（４）式中，Ｅ就是本质矩阵，代表了著名的核线约束；［Ｔ］×为反对称矩阵（ｓｋｅｗｓｙｍｍｅｔｒｉｃｍａｔｒｉｘ）；Ｒ为旋转矩阵。式（３）中，ｑ、ｑ′为第１张和第２张相片的影像齐次坐标，，第１张相片的投影中心为坐标系的原点。Ｋ１、Ｋ２为内方位元素矩阵。图２为５点法相对定向算法的流程，算法假设内方位元素已知。基于匹配结果，并结合ＲＡＮＳＡＣ方法可以得到误差最小的本质矩阵。然后对本质矩阵进行奇异值分解来得到相对定向的结果，即Ｒ与Ｔ的值。最后利用重建的三维点坐标，根据实际成像时目标位于相机前方的事实来排除错误的相对定向结果。图２平面透视投影５点法相对定向流程Ｆｉｇ．２Ｔｈｅｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｔｈｅ５－ｐｏｉｎｔｒｅｌａｔｉｖｅｐｏｓｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ３球面全景相对定向球面全景的成像方式虽然与传统的透视投影成像不同，但是共面条件依然成立，还是可以用本质矩阵来表达。与传统的平面透视投影相比，由于全景成像已经利用相机标定的内方位元素实现了平面投影到球面坐标之间的投影，因此球面全景的球面坐标可以直接用来进行相对定向。球面１８２４
本文编号：2581896
【图文】：
第１１期谢东海，等：球面全景影像相对定向与精度验证关键词：球面全景影像；相对定向；核线；本质矩阵；奇异值分解中图分类号：Ｐ２３７文献标识码：Ａ文章编号：１００１－１５９５（２０１７）１１－１８２２－０８基金项目：国家自然科学基金（４１３７１４３４）车载球面全景影像能够采集来自每个方向的光线信息，并且以二维图像的方式保存起来，获得３６０°×１８０°全视场的视觉信息。配合高精度的ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）和ＩＭＵ（ｉｎｅｒｔｉａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｕｎｉｔ），能够获取带有精确位置和姿态信息的高分辨率全景影像，目前已经广泛应用于地理信息采集、街景地图制作、安防监控、交通等领域。比如著名的Ｇｏｏｇｌｅ街景在不同地点采集球面全景影像，并放置在地图对应的位置，用户可以很方便地从一个全景场景过渡到另外一个全景场景进行室外浏览。根据采集相机和处理方式的不同，球面全景影像的获取方法也不同。一种方法是利用鱼眼镜头来获取大视场图像，然后利用商业拼接软件（如ＰＴＧｕｉ）来得到球面全景影像，这种方式将采集与处理分开，处理效率较低。在要求连续、高精度和快速拼接全景的场合，往往采用集成化的商业全景视觉系统，如加拿大ＰｏｉｎｔＧｒｅｙ公司生产的Ｌａｄｙｂｕｇ。该系统包含６个相机（５个相机水平放置，１个垂直向上拍摄），可以获得水平方向３６０°，竖直方向接近１８０°视场的影像信息。Ｌａｄｙｂｕｇ能够实时完成影像采集、处理、拼接和校正等工作。针对全景影像的研究目前大部分集中于全景构象方程［１－２］、全景相机标定［３］与拼接以
ｒｉｘ）。当内方位元素已知时，图像坐标与本质矩阵的联系可以用式（３）来描述［１９］ｑ′ＴＫ－Ｔ２［Ｔ］×ＲＫ－１１ｑ＝０（３）Ｅ＝［Ｔ］×Ｒ（４）式中，Ｅ就是本质矩阵，代表了著名的核线约束；［Ｔ］×为反对称矩阵（ｓｋｅｗｓｙｍｍｅｔｒｉｃｍａｔｒｉｘ）；Ｒ为旋转矩阵。式（３）中，ｑ、ｑ′为第１张和第２张相片的影像齐次坐标，，第１张相片的投影中心为坐标系的原点。Ｋ１、Ｋ２为内方位元素矩阵。图２为５点法相对定向算法的流程，算法假设内方位元素已知。基于匹配结果，并结合ＲＡＮＳＡＣ方法可以得到误差最小的本质矩阵。然后对本质矩阵进行奇异值分解来得到相对定向的结果，即Ｒ与Ｔ的值。最后利用重建的三维点坐标，根据实际成像时目标位于相机前方的事实来排除错误的相对定向结果。图２平面透视投影５点法相对定向流程Ｆｉｇ．２Ｔｈｅｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｔｈｅ５－ｐｏｉｎｔｒｅｌａｔｉｖｅｐｏｓｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ３球面全景相对定向球面全景的成像方式虽然与传统的透视投影成像不同，但是共面条件依然成立，还是可以用本质矩阵来表达。与传统的平面透视投影相比，由于全景成像已经利用相机标定的内方位元素实现了平面投影到球面坐标之间的投影，因此球面全景的球面坐标可以直接用来进行相对定向。球面１８２４
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本文编号：2581896
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