基于点对应的相机姿态估计算法性能评价

发布时间：2017-10-08 04:08

  本文关键词：基于点对应的相机姿态估计算法性能评价

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【摘要】：基于点对应的相机姿态估计算法缺少科学的性能评价方法,增加了工程应用中算法选择的难度.针对该问题,提出了在特定代价函数下的相机姿态估计算法性能评价方法,主要包括3个性能评价参数:精度、效率和存在区域最优解成功率.其中,区域最优解不同于局部最优解,若给定区域为代价函数定义域,则区域最优解等价于全局最优解.着重阐述了存在区域最优解的判断方法,以角度残差为基础建立代价函数,利用姿态矩阵计算代价函数的Hessian矩阵下界,若Hessian矩阵下界半正定,则代价函数在以该姿态矩阵为中心、大小由像点噪声模型确定的邻域内为凸函数,即存在区域最优解.借助仿真实验平台,对9种经典相机姿态估计算法进行了性能评价.结果表明,RPnP+LHM算法的综合性能最优.
【作者单位】： 国防科学技术大学航天科学与工程学院;图像测量与视觉导航湖南省重点实验室;
【关键词】： 机器视觉 相机姿态估计 性能评价 区域最优解 Hessian矩阵下界
【基金】：国家自然科学基金(11272347;11072263)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0515002-11引言相机的姿态估计问题是透视n点定位(PNP)问题中的一类特殊情况,具体可描述为:在相机内参数和像差系数已知的条件下,拍摄1幅包含N个空间点的图像,已知空间点三维坐标,通过图像分析得到各目标点对应的像点坐标,计算空间坐标系与相机坐标系之间的相对姿态关系[1]。

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本文编号：991874