[發明專利]一種光場相機相對位姿估計方法

在審

• 申請號: 202010373721.2
• 申請日: 2020-05-06
• 公開（公告）號: CN111739068A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 楊付正;張賽萍;金冬陽;霍嘯;宋佳潤
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T7/55;G06T7/73;G06T17/00;G06K9/62
• 代理公司: 西安嘉思特知識產權代理事務所(普通合伙) 61230
• 代理人: 李園園

1.一種光場相機相對位姿估計方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：獲得同一場景在第一光場下的第一原始圖像和在第二光場下的第二原始圖像；

S2：獲取所述第一原始圖像任一角度的子孔徑圖像的第一特征點坐標數據和所述第二原始圖像同一角度的子孔徑圖像的第二特征點坐標數據；

S3：根據所述第一特征點數據和第一光場深度參數獲得所述第一原始圖像的第一光場點數據，根據所述第二特征點數據和第二光場深度參數獲得所述第二原始圖像的第二光場點數據；

S4：建立所述第一光場點數據和所述第二光場點數據中對應光場點的線性約束公式；

S5：根據所述線性約束公式獲取光場相機相對位姿。

2.根據權利要求1所述的光場相機相對位姿估計方法，其特征在于，所述S2包括：

S21：在所述第一原始圖像的任一角度的子孔徑圖像中提取第一特征點分布，其中，第一特征點為：[xⁱ,yⁱ]^T,i＝1,2,...,n，n表示特征點數目；

S22：在所述第二原始圖像的同一角度的子孔徑圖像中提取第二特征點分布，其中，第二特征點為：[x'ⁱ,y'ⁱ]^T,i＝1,2,...,n，n表示特征點數目。

3.根據權利要求2所述的光場相機相對位姿估計方法，其特征在于，所述S3包括：

S31：利用深度估計方法，獲得所述第一特征點坐標數據中各特征點對應的第一光場深度參數；

S32：根據所述第一特征點坐標數據和所述第一光場深度參數獲取所述第一原始圖像的第一光場點數據：

[xⁱ,yⁱ,λⁱ]^T，

其中，λⁱ為所述第一特征點坐標數據中第i個特征點對應的場景點的深度參數；

S33：利用深度估計方法，獲得所述第二特征點坐標數據中各特征點對應的第二光場深度參數；

S34：根據所述第二特征點坐標數據和所述第二光場深度參數獲取所述第二原始圖像的第二光場點數據：

[x'ⁱ,y'ⁱ,λ'ⁱ]^T，

其中，λ'ⁱ為所述第二特征點分布中第i個特征點對應的場景點的深度參數。

4.根據權利要求3所述的光場相機相對位姿估計方法，其特征在于，所述深度參數包括深度和視差。

5.根據權利要求2所述的光場相機相對位姿估計方法，其特征在于，所述S4包括：

S41：獲取所述第一光場點數據和所述第二光場點數據中對應光場點的匹配對；

S42：建立每個匹配對的齊次坐標間的線性約束公式：

其中，T_m表示光場相機相對位姿變換矩陣，W表示由相機內部參數組成的已知矩陣，l表示所述匹配對的數目。

6.根據權利要求5所述的光場相機相對位姿估計方法，其特征在于，所述S5包括：

S51：根據所述線性約束公式求解光場相機相對位姿的初始解；

S52：根據所述初始解，利用非線性優化方法獲得光場相機相對位姿的最優解。

7.根據權利要求6所述的光場相機相對位姿估計方法，其特征在于，所述S51包括：

S511：分離所述線性約束公式中所有未知變量和已知系數，簡化為一般線性方程組的基本形式，其中，所述未知變量包括與旋轉有關的變量和與平移有關的變量；

S512：根據所述線性方程求解所述與旋轉有關的變量并投影到三維特殊正交群中，得到旋轉矩陣；

S513：根據所述旋轉矩陣求解所述與平移相關的變量，獲得所述未知參數；

S514：根據所述未知參數獲得光場相機相對位姿變換矩陣T_m的初始解T_{m_est}。

8.根據權利要求6所述的光場相機相對位姿估計方法，其特征在于，所述S52包括：

S521：將所述相對位姿的初始解T_{m_est}代入所述線性約束公式，獲得所述第二光場點數據中第i個光場點坐標的估計值：

其中，表示所述第二光場點數據中第i個光場點坐標的估計值；

S522：獲取非線性優化的目標代價函數：

其中，表示所述第一光場點數據中所有光場點和其估計值之間的距離之和；

S523：根據所述估計值進行多次迭代，以獲得所述光場相機相對位姿的最優解，其中，迭代公式為：

其中，exp()表示指數映射，ln()表示對數映射，ξ_j表示第j次迭代時的優化變量，表示第j次迭代時的相對位姿變換矩陣。