中心相机仿射对应下的快速相对位姿估计

"本文主要介绍了一种针对中心摄像机间仿射对应的快速相对位姿估计方法，该方法基于新的极线约束，适用于任何中心相机模型，尤其在针孔相机模型中表现出更高的几何精度。通过利用局部仿射标架（LAF）和仿射对应（AC），算法能有效地处理图像对应，并在数据集测试中优于现有的先进技术。" 在计算机视觉领域，相对位姿估计是一项关键任务，它涉及确定两个摄像机之间的3D旋转和平移。传统的解决方法通常依赖于点对应，但本文提出的新方法则利用了仿射对应。仿射对应是指两个图像中对应点之间的局部仿射变换，它们可以在保持形状不变的情况下描述局部区域的变形。 中心摄像机间的仿射对应关系被用来构建新的极线约束，这是由于极线几何原理在多视图几何中起着核心作用。极线约束是基于共线性方程，它连接了图像中的对应点、它们的主极线以及相机的光心。在新方法中，这些约束被用来推导出一组线性方程，从而估计两个相机的相对位姿。 文章指出，对于针孔相机模型，这个方法的一个优势在于只需要较少的对应关系，这使得它在鲁棒估计器如LO-RANSAC中具有更高的效率，比使用传统的五点方法更快地收敛。五点方法是由Nister提出的，用于解决双目视图的对极几何问题，但它需要更多的对应点来估计基础矩阵。 此外，文章提到了局部仿射标架（LAF），它由图像中的一个点和描述其周围区域的仿射变换组成。LAF可以从仿射不变特征提取器中获取，这些特征不受图像缩放、旋转或轻微形变的影响，使得在不同条件下的对应匹配更为准确。利用LAF，可以建立正确的点对应，并进一步构造仿射对应，用于位姿估计。 公开数据集的实验验证了这种方法的优越性，包括针孔、鱼眼和折反射相机的图像，它在几何精度方面通常超越了现有的最佳技术。这表明，新方法不仅适用于标准的针孔相机模型，还能适应不同类型的相机模型，展示了其广泛的适用性和有效性。 总结来说，这篇文章提出了一种基于仿射对应的新颖相对位姿估计方法，利用了中心摄像机的极线约束，提高了计算效率和几何精度。这种方法对于仿射不变特征的检测和利用，以及在实际场景中处理各种相机模型的位姿估计问题，具有重要的理论和实践意义。