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《国防科学技术大学》 2014年
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基于单目视觉的场景三维重建与飞行器位姿求解关键技术研究

杨述强  
【摘要】:本文主要围绕基于单目视觉的场景三维重建与飞行器位姿求解中所需要的关键技术展开研究,主要内容包括图像局部不变特征的快速检测、描述与匹配,相对位姿的快速鲁棒求解,以及摄像机的绝对位姿求解。在有关局部不变特征快速检测、描述与匹配的研究中,首先回顾了经典的局部不变特征,包括Harris角点、SUSAN角点、SIFT以及SURF特征点,特别对实时计算性能非常出众的二值化不变特征点ORB和BRISK进行了详细分析。在融合各种局部特征提取方法中的优秀思想后,本文提出了一种性能更优的不变特征产生方法:SBRISK。SBRISK分别在检测、描述以及匹配阶段深度改进了BRISK。在特征点检测阶段,采用相邻尺度空间中的级联AGAST加速特征点的检测;在特征点描述中则采用一种旋转对称的星座结构,利用精细设计的比特位移替代图像或者星座的旋转来实现特征描述的旋转不变性,降低了对特征描述以及存储的要求;在确定特征方向过程中,进行了简化计算,且简化过程并不降低特征匹配的精度;在特征匹配阶段,SBRISK将特征点集分为亮模式点集和暗模式点集,匹配只在同一模式点集内部进行;最后在粗匹配的基础上,提出一种匹配提纯策略,并用严格的实验给出了匹配以及提纯的阈值。实验结果表明,相比于BRISK,SBRISK的匹配精度更高,计算速度提高30%~40%。在本质矩阵的快速鲁棒求解方法研究中,首先回顾了经典的摄像几何模型,推导和分析了基础矩阵以及本质矩阵的数学形式、性质及典型的求解方法。提出一种基于野点(outlier,如非特殊说明,本文中的野点均指在图像局部不变特征匹配中得到的错误匹配点)消除的本质矩阵快速鲁棒求解方法,克服了大比例野点情况下的RANSAC鲁棒策略需要多次采样的弊端。此法在模型验证阶段,不再采用传统RANSAC中基于样本(匹配点对)进行模型预检验的方式,而是依赖于所求解本质矩阵特征值与标准本质矩阵特征值之间的差异来度量所求解本质矩阵的有效性,使得检验的过程完全不依赖于样本残差模型以及野点概率的估计,具有较好的独立性。当解得的本质矩阵具有的较小特征值偏差时,计算点集中所有点对在此本质矩阵变换模型下的残差,将残差较大的点对删除,以提高内点(inlier,如非特殊说明,本文中的内点均指在图像局部不变特征匹配中得到的正确匹配点)的比例,并加快后续的RANSAC采样过程。实验结果表明,当匹配点集中存在大比例的野点时,本文提出的基于野点消除的RANSAC方法(OE-RANSAC)可比传统的RANSAC方法计算速度快十倍以上。摄像机特殊的运动方式以及平面的场景结构会使传统的基于匹配点集(数据)求取本质矩阵(模型)的代数求解方法出现退化,针对这个问题,本文提出一种基于改进粒子群优化的本质矩阵求解方法。它首先构造一个符合本质矩阵约束条件的矩阵,然后计算此矩阵与点集之间的适应度值,通过粒子群优化算法寻找适应度值最高的本质矩阵。针对传统粒子群优化算法容易陷入局部最值点以及收敛速度慢的弊端,本文为原始的粒子群优化算法引入三点改进:交叉操作、随机加权全局最优值、随机搜索速度。通过这三点改进,可以加速粒子群的收敛,并避免过早地陷入局部极值点。虽然该方法还会受到场景结构、运动模式、粒子数以及迭代次数的影响,但计算结果在代数方法出现退化的场景条件下更为稳定。在场景三维结构已知条件下,通过单帧图像即可求取出摄像机在场景中的绝对位姿,这就是PNP问题求解,包括N(28)3、N(28)4、N(29)4的情形。传统PNP方法存在的主要问题有如下两点:一是算法复杂度与精度之间的矛盾;二是无法克服平面退化对结果的影响。基于旋转矩阵的流形表达,本文提出一种新颖的基于旋转平均的PNP求解方法。首先任选多组由三个控制点构成的三元控制点对,利用这些三元控制点对以及P3P方法求解出位姿参数,然后再对P3P方法求取的位姿直接进行平均。实验表明,与传统的PNP方法相比,基于旋转平均的PNP求解过程完全不受场景退化的影响,这主要是由于P3P方法充分利用了所有的约束条件,属于一种几何求解方法。另外在控制点像平面坐标定位噪声较大的情况下,性能也优于EPNP方法,在控制点数较少的位姿求解中具有最好的精度,计算快捷。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:V249

【参考文献】
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