[发明专利]一种基于图像特征点的最优投影柱面半径确定方法

权利要求书

1.一种基于图像特征点的最优投影柱面半径确定方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤1：输入待拼接图像序列；

步骤2：提取并匹配图像特征点对；

步骤3：剔除不稳定的匹配关系，求解图像几何变换矩阵；

步骤4：根据多视几何外极线约束原理，列出观测方程和约束方程；

设置两幅图像拍摄时相机焦距参数矩阵分别是对应的旋转矩阵分别为R_u，R_v，平移矩阵分别为t_u，t_v，；针对某个世界坐标下的实际点由于在两幅图像上其对应的是一对匹配特征点其对应的增广矩阵分别为：X＝[x y z 1]^T，U＝[u_x u_y 1]^T，V＝[v_x v_y 1]^T；

根据中心投影成像模型，上述变量符合方程组：

由多视几何外极线约束原理，推导出观测方程：

约束方程为：

步骤5：优化焦距参数，求解最优柱面变换半径值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，提取两幅有重叠区域的图像特征点，利用欧式距离阈值匹配，计算出初步的匹配特征点对集合。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5中，优化焦距参数，求解最优柱面变换半径值为：

利用捆绑调整策略，定义误差函数e＝∑_i∑_jf(m_ij-u_ij)²；其中m_ij是世界坐标系中某点在图像上的测量点，u_ij为计算后的投影点；

设方程方程

为焦距设定初值f⁰，将初值代入方程Φ(f)，得到Φ(f)＝Φ(f⁰)+Bδ_f＝L+δ_L；将初值f⁰代入方程Ψ(f)，得到Ψ(f)＝Ψ(f⁰)+Cδ_f＝0；其中δ_f为优化参数f的修正值，δ_L为观测修正值，L为使得等式Φ(f⁰)+Bδ_f＝L+δ_L成立的数值；

求解方程Φ(f)与方程Ψ(f)，计算优化参数f的修正值δ_f；对优化参数f进行更新：f¹＝f⁰+δ_f；将更新过的f¹再次代入方程Φ(f)与方程Ψ(f)进行求解，并继续更新优化参数f，直至误差函数e的值小于预设条件。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，初值的设定根据每幅图像的视角宽度θ而估算，其与焦距的对应关系为其中d为图像对角线长度。

5.如权利要求1、3或4所述的方法，其特征在于，所述步骤5还包括，基于计算得到输入图像序列最优的相机焦距值集合{f₁,f₂,f₃,…f_n}，最终投影柱面的最佳半径值f^*计算公式为：