无标定摄像头照片下目标点定位的极少信息算法

本文研究的是一项关键的机器视觉技术——基于极少信息的任意照片目标点定位算法。论文的焦点在于解决通过普通摄像头拍摄照片时，如何仅利用最少的信息来精确地确定图像中的目标点三维坐标的问题。这项工作是建立在摄像机成像模型、空间中固定点的几何约束以及坐标系转换的基础理论之上的，它借鉴了经典的P4P（Structure from Motion, 位姿从动）方法，但无需先对相机进行校准。 该方法的独特之处在于，它只需要在两幅图像中观察到的已知世界坐标系中四个点在图像中的对应位置，就能通过计算推导出目标点的三维坐标。这样做的优势在于其对拍摄图像和相机类型的要求极低，极大地提高了实际应用的灵活性。此外，尽管这种方法不需要传统的相机标定过程，但它在定位精度上并未显著低于传统方法，甚至相对于其他的自标定定位技术，具有更高的准确性。 论文的作者刘吟啸和韦巍分别来自浙江大学电气工程学院，他们的研究领域涵盖了机器视觉、模式识别和电气自动化等多个方向。他们的工作得到了国家“863”计划重大项目和中央高校基本科研业务费专项资助，以及杭州市重大科技创新产业链项目的资金支持。通过实验证明，这种算法不仅理论可行，而且在实用性方面表现出色。 本文的主要关键词包括机器视觉、无标定定位、P4P（结构光匹配）、双目视觉、几何约束以及坐标系转换，这些关键词揭示了研究的核心技术和手段。该研究的工作成果有望在无人自主导航、机器人视觉定位、三维重建等领域得到广泛应用，为提高图像处理和计算机视觉的效率和准确性提供了新的思路。