基于仅位姿成像几何的线性相对位姿估计
计算机视觉与模式识别
2024-01-25 v1
摘要
如何高效且准确地处理图像匹配外点是双视图相对位姿估计中的关键问题。主流的 RANSAC 方法要求最小点对应对为内点。本文提出了一种针对 () 个点对的线性相对位姿估计算法，该算法基于近期的仅位姿成像几何，通过适当的重新加权来滤除外点。所提出的算法能够处理平面退化场景，并在存在大量外点的情况下增强鲁棒性和准确性。具体而言，我们将线性全局平移约束嵌入到迭代重加权最小二乘法 (IRLS) 和 RANSAC 策略中，以实现鲁棒的外点剔除。对 Strecha 数据集的仿真和真实测试表明，所提出的算法在面对高达 80% 的外点时，相对旋转精度提高了 2 10 倍。
引用
@article{arxiv.2401.13357,
title = {Linear Relative Pose Estimation Founded on Pose-only Imaging Geometry},
author = {Qi Cai and Xinrui Li and Yuanxin Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.13357},
year = {2024}
}