基于視覺導航的攝像機軌跡自適應算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、近些年來，隨著計算機視覺相關技術與理論的不斷完善與發(fā)展，其在視覺檢測、視覺導航與自動化裝配領域中正被廣泛地應用。在視覺系統(tǒng)中，通常攝像機因其價格低廉、獲取信息豐富等優(yōu)勢作為攝像工具，對所獲取到的圖像進行相關處理。但是在不適合人為操縱的惡劣環(huán)境中，作為被動傳感器的攝像機，已不能達到理想的效果。為了擴大攝像機的適用范圍，實現(xiàn)其自主化與自動化，攝像機應該具有自主返回和自主導航功能，尤其在無既定目標的陌生環(huán)境中，該功能變得更加重要。而實現(xiàn)攝像機

2、的自主返回功能的關鍵任務之一就是恢復出攝像機的運動軌跡。
　　攝像機在三維空間中運動時，若想實現(xiàn)自主返回功能，首先需要在無GPS導航或地面導引信息的情況下恢復出攝像機的運動軌跡，那么如何通過獲取到的信息恢復出攝像機的運動軌跡是本文的主要工作。本文重點研究了在無既定目標的情況下，僅使用運動的單目攝像機獲取圖像系列，通過研究由攝像機引起的全局運動，分析圖像包含的全局運動信息，得到攝像機的運動信息，由此實現(xiàn)對攝像機運動軌跡的描述。

3、>　　本文從研究圖像上各像素點的運動與攝像機的運動之間的關系出發(fā)，首先對圖像中各像素點的規(guī)律進行研究，確定了選用定位精確且易于檢測和描述的點作為匹配基元，采用了具有尺度和旋轉不變性的SIFT算法進行特征點的提取和匹配，并采用反向匹配和特征點對的斜率夾角等方法去除誤匹配;然后，針對獲得的特征點對集，采用魯棒的RANSAC模型參數(shù)估計方法求取全局運動的參數(shù)，并對RANSAC方法進行了改進，以提高算法效率;此后，為了達到效率和精度的平衡，選用