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移动平台下三维结构恢复的模型与算法研究
随着图像和视频传感器技术的发展,其价格进一步降低,为移动平台例如汽车、轮船、飞机、室内移动机器人等安放相机和摄相机已成为平台设计的必须配置。这些视频和图像不但可以用于记录当前发生,而且通过对视频或者图像的分析,可进一步帮助机器或者辅助人对环境进行理解并作出判断,这一直是机器人领域和计算机视觉领域中一个重要研究分支。本研究工作以移动平台在各种场景下所采集的视频和图像数据为依据,以多视觉几何学为理论基础,针对移动平台三维结构恢复的相关问题进行研究,主要研究内容如下:  
首先,针对相邻两帧基线狭窄会导致三维结构恢复算法退化的问题,提出了一种多约束的车载相机运动轨迹恢复的优化算法。该算法利用滑动窗口中帧与帧之间的多重约束,最优估计滑动窗口中的各帧所对应的相机旋转矩阵,再由预测估计与计算估计校正得到相机中心,并逐步扩展至整个视频,可有效地减少相机姿态估计的累积误差,抑制了“漂移”现象;另一方面,稀疏光束平差法要求良好的初值,通过提出的优化算法,可以使顺序型运动恢复三维结构不依赖于稀疏光束平差法的局部优化。提出算法在人工数据和真实数据上加以验证。  
其次,针对轮式移动平台的平面运动特征,提出了一种改进的轮式移动平台平面运动二次模型。现有的平面运动模型或者不考虑轮式移动平台的特点,或者考虑了轮式移动平台的特征,却对于相机安放的位置有着严格的假设。通过修正角的引入和再参数化,为轮式移动平台的平面转弯运动提出了一种二次动态模型,并利用带边界的二次最小平方化方法求解,有效地弥补了现有方法的不足,并得出了模型误差和截断误差、随机误差之间的平衡,以及性能与计算代价的平衡将是视觉测量法实践中的主要考虑因素的结论。该模型在三维结构恢复中可用于内点检测,去除外点。提出的模型和算法在人工数据和真实数据上加以验证。  
最后,针对移动平台在低光环境下拍摄的图像和视频具有曝光时间长,容易产生运动模糊的情形,提出了一种新的模糊图像形成模型,并提出了有效的算法从低光环境下的运动模糊图像中估计点光源的三维结构和相机三维运动。该模糊图像形成模型考虑光学模糊和一般意义上的由相对运动所产生的模糊,并且通过估计点光源三维结构和相机运动,可以利用生成模型合成模糊图像。提出的算法首先识别模糊图像中轨迹的端点,把其分为起始点集合和结束点集合。运用局部曲率逐步的描绘出各条踪迹,在起始点和结束点之间建立起对应关系,并利用引导匹配解决复杂背景下的特征点对应。利用这些对应点,可以得到嵌入在运动模糊图像和视频中的几何结构三维初始估计,并利用三维结构和二维轨迹估计曝光过程中相机的运动,和稀疏光束平差法来进一步修正估计三维恢复结果。模型和算法在室内数据和室外数据加以实验验证。
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