单目视觉下摄像机连续自主定位方法研究

本篇硕士学位论文深入探讨了基于单目视觉的摄像机定位技术，作者是南京航空航天大学的周娜，专业为载运工具运用工程，指导教师为顾宏斌。论文的研究背景是摄影图像由于其包含丰富的环境信息而备受关注，特别是在单目视觉定位领域，这一技术已经成为研究的核心。 当前的单目视觉摄像机定位方法通常涉及两个关键步骤：首先，通过在图像和模板之间寻找对应点并建立约束，形成单应矩阵；其次，利用单应矩阵推算摄像机的位置参数。然而，图像间对应点的匹配准确性和稳定性是决定定位精度的关键因素，因为匹配错误可能导致定位不准确或不稳定。 针对这些问题，作者创新地提出了两种摄像机定位方法。第一种是基于单应矩阵的定位方法，该方法设计了一种简单且实用的模板，通过在不同角度拍摄模板图像来建立定位约束，极大地简化了图像与模板之间的对应点匹配过程，实现了摄像机的连续自主定位，提高了定位的灵活性和效率。 第二种方法则是基于图像纹理的定位技术，它摒弃了传统复杂的矩阵变换，通过分析图像的纹理特征，结合三角几何原理，直接求解摄像机的外参数，从而达到定位的目的。这种方法的优点在于完全避开了匹配问题，同样实现了连续的自主定位，显著提升了定位的鲁棒性和精度。 实验结果表明，作者提出的这两种定位方法在定位精度上表现出色，具有良好的抗干扰能力，对于虚拟现实和机器人导航等应用场景具有很高的实际价值。因此，论文中的研究成果对于提升单目视觉摄像机定位技术的实用性和可靠性具有重要意义，为相关领域的技术发展提供了新的思路和解决方案。