[发明专利]一种基于全景图的相机位姿估计方法

摘要

本发明公开了一种基于全景图的相机位姿估计方法，使用全景图作为输入数据。先对每一张全景图进行特征检测提取，之后两两图像进行特征点匹配；利用匹配特征点的数量，对图片序列进行排序，选择初始化的两张图片，根据对极几何的关系，估计本质矩阵E后分解得到相机位姿的旋转矩阵R和平移向量t；再添加一张新的图片，根据重投影的关系估计新添加的图片的相机位姿R和t；最后，所有图片添加完成后，进行全局的相机位姿和三维特征点的捆绑调整优化，得到最优解。与现有技术相比，本发明对于图像序列是一系列顺序的序列以及网状序列的图像的相机位姿都可以近似求得，即得到的相机位姿的序列与原始图像序列近似。

主权项

1.一种基于全景图的相机位姿估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n步骤1、特征提取：利用ASIFT算法，提取作为输入数据的每一张全景图上的特征点信息；特征点信息包括图中二维特征点的坐标值和此特征点的描述子，描述子是表示特征点的方向信息；/n步骤2、特征匹配：对作为输入数据的全景图进行两两组合匹配特征点，匹配方法是利用特征点的描述子，遍历两张图中每一个特征点，使用特征点的描述子进行点积运算，若得到的点积结果小于预设的阈值，则认为两个特征点近似相似，即为匹配特征点对，保存结果；/n步骤3，估计所选取的两张初始化的全景图的相机位姿，两张初始化的全景图的选取策略为：根据每一张图与其他图的匹配特征点的总数量，从大到小排列图片，选择匹配特征点数量最多的图片作为第一张图片，之后从剩下的图片中选择与确定的第一张图片匹配特征点数量最多的图片，作为第二张图片；利用两张全景视图之间的对极几何关系计算本质矩阵E(Essential Matrix)，公式如下：/nx