基于特征的立体视觉里程计中的噪声模型
机器人学
2016-07-04 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
基于特征的视觉结构与运动重建流水线常见于视觉里程计和基于照片的大规模重建，它们利用不同图像中对应特征的位置来确定场景的三维结构，以及与每幅图像相关联的相机参数。定义每幅图像中各特征位置似然的噪声模型，与优化策略一样，是此类流水线准确性的关键因素。文献中已提出许多不同的噪声模型；在本文中，我们研究了其中几种的性能。我们专门针对立体视觉里程计评估这些模型，因为该任务既简单（相机内参恒定且已知；几何可被可靠初始化），又有现成可用且带有真值的数据集（KITTI Odometry 和 New Tsukuba Stereo Dataset）。我们的评估表明，更能适应噪声变化特性的噪声模型通常表现更好。
引用
@article{arxiv.1607.00273,
title = {Noise Models in Feature-based Stereo Visual Odometry},
author = {Pablo F. Alcantarilla and Oliver J. Woodford},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.00273},
year = {2016}
}