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一种基于射线模型的图像定位系统

更新时间：2019-12-24 08:28:19 大小：999K 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：图像定位系统 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

图像定位技术在现实中有广泛的应用,如导航、路径规划、虚拟现实等.对于用户而言,只需拍摄一张图像即可实现定位.本文提出了一种基于射线摄像机模型的图像定位系统,包含基于射线模型的三维重构算法和基于位姿图优化的图像定位方法.提出的三维重构算法利用射线模型的内在几何性质,能够处理全景和鱼眼等广角摄像机模型,降低采集和重构的代价,提升重构的效果.基于位姿图的定位方法融合了图像与点云匹配的信息和图像间相对位姿信息实施定位,得到更高的定位精度.实验证明本文方法的有效性.


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一种基于射线模型的图像定位系统.pdf 999K

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1
Vol． 45 No． 1  
Jan． 2017  
第
期
电
子
学
报
2017  
1
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
一种基于射线模型的图像定位系统  
1，2  
1，2  
1，2  
1，2  
1，2，3  
， ， ， ，  
邓 磊 陈宝华 黄思远 段岳圻 周 杰  
( 1．  
，
清华大学自动化系 北京  
100084; 2．  
，
清华信息科学与技术国家实验室 北京  
100084;  
3．  
，
智能技术与系统国家重点实验室 北京  
100084)  
:
， 、 、 ． ，  
图像定位技术在现实中有广泛的应用 如导航 路径规划 虚拟现实等 对于用户而言 只需拍摄一张图  
摘
要
． ，  
像即可实现定位 本文提出了一种基于射线摄像机模型的图像定位系统 包含基于射线模型的三维重构算法和基于位  
． ，  
姿图优化的图像定位方法 提出的三维重构算法利用射线模型的内在几何性质 能够处理全景和鱼眼等广角摄像机模  
， ， ．  
型 降低采集和重构的代价 提升重构的效果 基于位姿图的定位方法融合了图像与点云匹配的信息和图像间相对位  
， ．  
姿信息实施定位 得到更高的定位精度 实验证明本文方法的有效性  
．
:
;
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
图像定位 射线摄像机模型 三维重建 位姿图优化 全景相机  
TP391 0372-2112 ( 2017) 01-0001-07  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2017． 01． 001  
:
:
A
:
文章编号  
文献标识码  
电子学报  
A Ray-Based Image Localization System  
1，2  
1，2  
1，2  
1，2  
1，2，3  
DENG Lei ，CHEN Bao-hua ，HUANG Si-yuan ，DUAN Yue-qi ，ZHOU Jie  
( 1． Department of Automation，Tsinghua University，Beijing 100084，China;  
2． Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology，Beijing 100084，China;  
3． State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems，Beijing 100084，China)  
Abstract: Image-based localization has wide applications including auto navigation，path planning，virtual reality，etc．  
For the end user，a single image is required． In this paper，we present a ray-based image localization system including ray-  
based 3D reconstruction and pose graph optimization-based localization． By using the inherit geometry properties of ray-  
based camera model，the proposed reconstruction algorithm can deal with various wide FOV camera models ( panorama and  
fisheye) to reduce the reconstruction cost and achieve a better reconstruction result． The proposed pose graph optimization  
localization framework can combine 2D-3D matches information and relative pose information for a better localization accu-  
racy． Experiment result shows the effectiveness of the proposed system．  
Key words: image-based localization; ray based camera model; 3D reconstruction; pose graph optimization; panorama  
， ．  
库中的近邻图像 以其位置作为自身位置 由于没有更  
1
引言  
，
充分的利用三维信息 其定位精度不优于库图像本身  
， ．  
近年来 基于图像的定位技术得到了广泛的研究 该  
．
的位置精度和采样间隔 另一种是基于三维重构结合  
［1］  
［2］  
［5，6］  
、
、
、
项技术可以用于机器人导航  
路径规划  
数字旅游  
-
图像 点云  
( 2D-3D)  
．
这类方法首先离线  
匹配的方法  
．
虚拟现实等 能够适用于  
GPS  
，
无法工作的区域 如室内和  
，
采集大量关于目标场景的平面图像 进行三维重构得  
［7，8］  
． ，  
地下 相比基于传感器的定位技术 如蓝牙  
、WiFi  
，
等 图像  
．
，
在线定位阶段 提取查询  
到场景的三维特征点云  
， ．  
定位技术不依赖于专业设备 实施成本低 对用户而言  
，
，
图像特征 并将其与三维特征点云进行  
2D-3D  
，
匹配 利  
，
仅需要拍摄一张图像便可以得到自身的位置和姿态 对  
．
用匹配结果估计目标摄像机的位姿 相比图像检索方  
，
于定位服务提供商 只需拍摄一组场景的图像即可  
．
， ．  
法 此类方法能够得到精度更高的定位结果 但其中的  
，
目前基于图像定位的方法主要有两类 一种是基  
．
三维重构算法只能用于平面摄像机 受限于其较小的  
［3，4］  
．
， ，  
视场 通常需要对同一位置变换多个角度进行拍摄 得  
于图像检索的方法  
此类方法寻找查询图像在数据  
: 2015-06-08;  
: 2015-12-09; :  
责任编辑 孙瑶  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家自然科学基金  
( No． 61225008，No． 61373074，No． 61373090) ;  
973  
( No． 2014CB349304) ;  
重点基础研究发展计划 教育部基金  
国家  
( No． 20120002110033)  
2
2017  
年
电
子
学
报
，
到数量较大的图像集合进行三维重建 采集量大且重  
z ，  
摄像机光轴为 轴 图像坐标的两轴为  
x，y  
轴构成的右  
P = ［R | t］=  
．
构代价较高  
随着拍摄设备和图像传感器技术的发展 全景 鱼  
( 3 ) ．  
手坐标系 如图 所示 摄像机矩阵为  
，
、
R［I| － C］， R，C  
其中  
是摄像机在世界坐标系下的旋转  
， ． 3D  
矩阵和光心坐标 即摄像机外参数 世界坐标系下的  
， 1 ．  
眼等各类广角摄像机应用日益广泛 如图 所示 相比  
， ，  
传统的平面相机 这类相机具有更大的视场 覆盖相同  
X = ( X，Y，Z)  
，
P
点坐标用  
系下的坐标为  
，
在以摄像机光心为原点的局部摄像机坐标系中  
表示 其在摄像机 的局部坐标  
． 1  
场景信息所需的拍摄代价更低 张全景图像等效于  
5
x = P［X; 1］．  
～ 8  
．
张同光心不同朝向的平面图像 特别适用于对场景  
，
完整性要求较高的应用 如本文所研究的图像定位问  
r
通过光心的每条射线 可以用原点和单位球面上的另  
， ，  
题 重构时应该尽可能将场景覆盖完整 以适应未知位  
x = ( x，y，z) u = ( u，  
．
一个点  
所定义 该射线与图像坐标  
． x = f( u，  
通过映射函数一一对应 映射函数定义为  
． ，  
姿的目标图像 为利用广角摄像机的视场优势 本文提  
v)  
－ 1  
，
出了一种基于射线模型的图像定位系统 系统包含基  
K) ，u = f ( x，K) ， K ．  
其中 为摄像机的内参 对于不同  
， -  
于射线模型的三维重构算法 以及融合图像 点云匹配  
， ． 、 、  
的摄像机模型 其映射函数各不同 全景 鱼眼 平面映  
．
信息和图像间相对位姿信息的图像定位方法 在基于  
，
射函数 分别由式  
( 1) ～ ( 3)  
， 3  
描述 如图 所示  
．
，
射线模型的三维重构算法中 通过使用三维射线描述  
，
二维像素坐标 射线模型能够无畸变地表达多种摄像  
( 、 、 ) ，  
机模型 全景 鱼眼 平面 并将各种摄像机模型内在  
．
的几何约束引入进来 如使用全景图像的三维重构等  
，
效于引入了同光心约束的平面图像重构 因而重构效  
， ， ． ，  
果好 且采集成本低 计算速度快 图像定位中 提出的  
， -  
位姿图优化框架 通过融合图像 点云匹配  
( 2D-3D)  
信
， ．  
息和图像间相对位姿信息 改善定位效果 相比传统的  
-
基于图像检索的方法和基于图像 点云匹配  
( 2D-3D)  
的
，
定位方法 本文方法定位精度更高  
．
2
基于射线模型的三维重构  
系统包括离线三维重构和在线图像定位两部分  
(
2 ) ． ，  
如图 所示 离线三维重构阶段 对一个场景采集一  
( ， ) ．  
定数量的广角图像 如全景 鱼眼 随后用提出的基于  
u － u  
v － v  
射线摄像机模型的三维重构算法对采集到的图像做三  
c
c
pan =  
，tilt =  
，u = ( u ，v ) ，  
c
c
c
f
f
，
维重构得到场景的点云和广角图像的摄像机位姿 并  
f( u，( f，u ) ) = ( cos( tilt) sin( pan) ，  
c
3D  
，
点云特征的索引树来加速在线定位 三维重构  
建立  
部分介绍如下  
2. 1  
－ sin( tilt) ，cos( tilt) cos( pan) )  
( 1)  
．
u － u  
v － v  
c
c
射线摄像机模型  
u =  
1
，v =  
1
，u = ( u ，v ) ，  
c
c
c
f
f
，
定义摄像机局部坐标系为以摄像机光心为原点  

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