基于非刚体轨迹基的线性自标定方法

piday123

7 P, U9 X* m2 I. T9 E: t

基于非刚体轨迹基的线性自标定方法

: e! c+ \: j/ a- P5 ]0 M+ E; A摘要:为了有效地实现相机自标定,本文提出了一种基于非刚体轨迹基的线性自标定方法,该方法利用了非刚体的运动轨迹构成一个低维子空间,并且该低维子空间的基可以由一组正交小波基线性表示的特性,线性地实现相机的自标定.由于该正交小波基可以事先定义,因此求解的未知数大大减少,而且使传统的相机自标定问题转化为线性求解问题,提高了算法的鲁棒性.模拟实验和真实实验数据结果表明,该方法能够有效地实现相机的自标定.
关键词:相机自标定;非刚体;轨迹基
+ ~: p# V7 ~0 z; C+ C1 D) ]+ B! l
7 w$ G4 a* H- m8 f
/ Q* G& D/ Q! v3 E+ ^1引言
在计算机视觉领域中,相机标定是从二维图像信息中获取三维空间信息必不可少的步骤之一[".传统的相机标定方法主要有三类:第一类是通过结构已知的物体(如标定块或定标板)在图像中的投影来计算相机的内参数[2.3],这类方法的缺点是需要一个高精度的标定块或标定板;第二类是利用景物中的某些先验知识(如圆、平行线,对称性等)实现相机的标定[4~6],但在许多的情况下,很难知道景物中的先验知识;第三类是利用相机做特殊运动(如纯旋转、纯平稳运动等)来实现相机标定[7',这类方法算法实现简单,甚至能够线性求解,因此鲁棒性较高,但这类方法要求控制相机的运动,操作非常繁琐,只能在实验室环境下进行标定.
传统的相机标定方法一般情况下仅适合于离线标定,为了实现在线标定,Faugeras等人首先提出了相机自标定的概念[8].自从自标定概念提出之后,相机自标定得到了广泛深入地研究,并提出了许多自标定方法[9~11].自标定方法是在物体和相机运动参数都未知的情况下,利用绝对二次曲线是一个欧氏不变量的特性,实现相机的标定.早前的自标定方法要求物体做刚体运动,但在现实生活中,有许多物体的运动不能当作刚体运动,如:手指的弯曲、旗帜的飘动等,因此,该方法的应用受到一定的限制.为此,有些学者利用非刚体可
% O% j' f% y, V' I9 y( R& F

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

youOK

基于非刚体轨迹基的线性自标定方法