摄像机位姿的加权线性算法
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软件学报 ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@iscas.ac.cn
Journal of Software,2011,22(10):2476−2487 [doi: 10.3724/SP.J.1001.2011.03916] http://www.jos.org.cn
©中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax: +86-10-62562563
摄像机位姿的加权线性算法
∗
杨
森
,
吴福朝
+
(中国科学院 自动化研究所 模式识别国家重点实验室,北京 100190)
Weighted Linear Methods for the Camera Pose Estimation
YANG Sen, WU Fu-Chao
+
(National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, The Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)
+ Corresponding author: E-mail: fcwu@nlpr.ia.ac.cn
Yang S, Wu FC. Weighted linear methods for the camera pose estimation. Journal of Software, 2011,22(10):
2476−2487. http://www.jos.org.cn/1000-9825/3916.htm
Abstract: This paper presents a novel weighted linear method for the camera pose estimation. The key idea of this
method is to replace the algebraic error in the classic linear method with the weighted algebraic error that closes the
geometric error. The method provides a linear solution whose accuracy is close to the accuracy of an ML estimation.
Based on the DLT (direct linear transformation) algorithm and EPnP algorithm, the weighted DLT (WDLT) and
weighted EPnP (WEPnP) algorithms are obtained by using the weighted linear technique. Experimental results with
simulative data and real images show that the WDLT and WEPnP algorithms remarkably outperform the DLT and
EPnP algorithms and in the case of small depth ratio, both of them outperform the Lu’s nonlinear algorithm.
Key words: camera pose; DLT (direct linear transformation); EPnP; WDLT (weighted DLT); WEPnP; ML
estimation
摘 要: 针对摄像机位姿问题提出了一种加权线性方法,其关键思想是通过加权使经典线性方法的代数误差近似
于重投影算法的几何误差,从而达到接近于最大似然估计(Levenberg-Marquardt 简称 ML)的精度.通过对经典
DLT(direct linear transformation)算法和 EPnP 算法使用加权的方法,给出了加权 DLT 算法(WDLT)和加权 EPnP 算法
(WEPnP).大量模拟数据和真实图像实验结果均表明,WDLT 和 WEPnP 算法不仅能提高 DLT 和 EPnP 算法的精度,
而且在深度较小的情况下优于 Lu 的非线性算法.
关键词: 摄像机姿态;DLT(direct linear transformation);EPnP;WDLT(weighted DLT);WEPnP;最大似然估计
中图法分类号
: TP391 文献标识码: A
给定摄像机内参数,从空间点与它的图像点对应估计摄像机的旋转 R 和位置 c,通常称为摄像机位姿估计问
题,也称为 PnP 问题.PnP 问题是计算机视觉中的经典问题,在计算机视觉和图形学领域有很多的重要应用,因此
一直受到人们的关注.求解 PnP 问题的方法一般可以分为两类:一类方法是线性算法
[1−5]
,算法速度较快,但因未
使用内在的旋转约束而得不到较高的精度;另一类为非线性迭代算法
[6−9]
,对某种目标函数进行迭代优化,通常
能够获得较高的精度但计算量较大.
∗ 基金项目: 国家自然科学基金(61075038, 60835003)
收稿时间: 2009-09-27; 修改时间: 2010-03-04; 定稿时间: 2010-07-06
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