EKFPnP：基于扩展卡尔曼滤波的图像序列相机位姿估计
计算机视觉与模式识别
2020-04-23 v2 图像与视频处理
摘要
在真实世界应用中，透视-n-点（Perspective-n-Point, PnP）问题通常应应用于跟踪一组易漂移特征随时间变化的图像序列。本文中，我们同时考虑相机位姿的时间依赖性和特征的不确定性来进行序列相机位姿估计。利用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF），由相机运动模型计算相机位姿的先验估计，然后通过最小化参考点的重投影误差进行修正。使用模拟和真实数据的实验结果表明，与现有最优方法相比，所提方法在存在噪声的情况下提高了相机位姿估计的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1906.10324,
title = {EKFPnP: Extended Kalman Filter for Camera Pose Estimation in a Sequence of Images},
author = {Mohammad Amin Mehralian and Mohsen Soryani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.10324},
year = {2020}
}