Abstract-Vi presenterar en ny lösning till kameran utgör estimering problem, där rotation och översättning av en kamera mellan två vyer uppskattas från matchade funktionspunkter i bilderna. Kameran utgör estimering problem är traditionellt löst via algoritmer som är baserade på den väsentliga matrisen eller Euclidean homography. Med sex eller fler funktionspunkter i allmänna positioner i utrymmet kan viktiga matrisbaserade algoritmer återställa en unik lösning. Men sådana algoritmer misslyckas när punkter är på kritiska ytor (t.ex. coplanar punkter) och homografi bör användas i stället. Genom att formulera problemet i kvantioner och frikoppla rotations- och översättningsberäkningen fungerar vår föreslagna algoritm för alla punktkonfigurationer. Med hjälp av både simulerade och verkliga bilder jämför vi uppskattningsnoggrannheten för vår algoritm med några av de mest använda algoritmerna. Vår metod visar sig vara mer robust mot buller och avvikelser. För samhällsnyttan har vi gjort implementeringen av vår algoritm tillgänglig online och gratis 1.
Vi föreslog sedan QuEst algoritm för att lösa problemet från sex eller fler funktionspunkter REF.
Quaternion Based Camera Pose Estimation From Matched Feature Points
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}