【摘要】：基于攝像機位姿估計的數學模型,提出了一種檢測攝像機位移前后目標圖像特征點的方法,通過求解攝像機發(fā)生位移前后的相對位姿矩陣來解決應用視覺圖像獲得點云的初始配準問題。首先,介紹了攝像機位姿估計模型,包括本質矩陣、旋轉矩陣以及平移矩陣;然后,介紹了SURF算子的特征點檢測、描述和匹配的方法,在此基礎上面向雙目視覺和單目結構光系統(tǒng),分別提出了攝像機位移前后目標圖像SURF特征點匹配和深度估計模型;最后,分別進行雙目視覺和單目結構光系統(tǒng)點云的獲取、位移前后目標圖像特征點檢測匹配和深度估計實驗,應用攝像機位姿估計模型求解旋轉矩陣和位移矩陣,并對位移矩陣進行統(tǒng)計分析剔除粗差。實驗中采用基于點云空間特征點和基于圖像的方法進行對比,點云對應特征點均方誤差縮小至12.46mm。實驗結果驗證了方法的可行性,表明本文的點云初始配準方法能較好地獲得點云精確配準初值。
[Abstract]:Based on the mathematical model of camera position and pose estimation, a method to detect the feature points of the target image before and after the displacement of the camera is proposed. By solving the relative pose matrix before and after the displacement of the camera, the initial registration problem of the point cloud is solved by using the visual image. Firstly, the camera pose estimation model is introduced, including essential matrix, rotation matrix and translation matrix. Then, the method of feature point detection, description and matching of SURF operator is introduced. Based on this, the SURF feature point matching and depth estimation model of target image before and after camera displacement are proposed for binocular vision and monocular structured light system. Finally, the point clouds of binocular vision system and monocular structure light system are obtained, the target image feature point detection matching and depth estimation experiment are carried out before and after displacement, and the rotation matrix and displacement matrix are solved by using camera pose estimation model. The gross error is eliminated by statistical analysis of displacement matrix. The experimental results show that the mean square error of point cloud corresponding feature points is reduced to 12.46 mm by using point cloud spatial feature points and image based methods. The experimental results verify the feasibility of the method and show that the initial registration method of point cloud in this paper can obtain the accurate initial value of point cloud registration.
【作者單位】： 華南理工大學機械與汽車工程學院;
【基金】：廣東省省級科技計劃研發(fā)與產業(yè)化項目(No.2013B090600052)
【分類號】：TN948.41;TP391.41

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本文編號：2420928