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相机自疏通参数估量(Camera Ego-motion Estimation)是经过领会相机在各别场所搜集的场景图像,居中回复相机在三维寰球中疏通参数的本领。这一接洽是从查看者(比方智能呆板人、无人驾驶飞机等)的观点,估量场景与查看者之间的对立疏通参数。所以,相机自疏通参数估量本领不妨普遍运用于挪动呆板人的视觉导航(即智能疏通)、无人驾驶、电子稳像、交通禁锢等多个范围。以是本课题接洽具备要害的本质运用价格。 暂时,该范围普遍科学研究功效是鉴于特性配合大概光流(Optical Flow)来求解相机的自疏通参数的,然而那些本领对成像场景都有确定的附加牵制前提,比方场景中需包括有充满的“明显”特性、全部光滑、纹理充分等。所以,那些本领不具备通用性。对准这一题目,正文提出了一种鉴于图像灰度-时间和空间消息的径直本领(Direct Method)来求解相机自疏通参数,该本领对场景没有任何的牵制和控制。所以,径直法求解相机自疏通参数这一课题的接洽也具备要害的学术价格。 正文重要接洽风光不动,相机做普遍刚性疏通(同声包括平动和转化消息)下的疏通参数估量。正文提出的径直求解相机自疏通参数的本领,从疏通的法向流(Normal Flow)的好多个性动手,运用平移和回旋疏通的独力性,沿用假如-考证的思维,从法向流场中索取出仅包括回旋或平移疏通的矢量,并据此预算相机的疏通参数。所以,本本领又称为法向流法。个中,法向流是光流在梯度方进取的投影,它不妨按照贯串图像序列的灰度消息径直计划获得。以是正文提出的新算法对成像场景没有任何的附加牵制前提,具备确定的通用性。
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