相关工作:1、摄像机校正
2、特征提取(FAST角点特征、扭曲图像的直线特征优化)
3、极线几何与极线搜索
4、RANSAC(随机采样一致)及N点算法(主要围绕5点算法)
5、Bundle Adjustment(光束平差,用于最小二乘问题的优化)
6、SLAM(同步定位与地图构建)-概率模型及EKF扩展的卡尔曼滤波
7、PTAMM的Tracking与Mapping的流程
NOTE:这里暂时忽略了特征点的重新定位,对于摄像机的高速运动及丢失,这是十分必要的。




















本文介绍了视觉里程计领域的关键技术和算法,包括摄像机校正、特征提取(如FAST角点特征)、极线几何与搜索、RANSAC算法及N点算法(重点介绍5点算法)、光束平差(Bundle Adjustment)、SLAM(同步定位与地图构建)中使用的概率模型及EKF扩展卡尔曼滤波等。还探讨了PTAM中的跟踪与建图流程。
相关工作:1、摄像机校正
2、特征提取(FAST角点特征、扭曲图像的直线特征优化)
3、极线几何与极线搜索
4、RANSAC(随机采样一致)及N点算法(主要围绕5点算法)
5、Bundle Adjustment(光束平差,用于最小二乘问题的优化)
6、SLAM(同步定位与地图构建)-概率模型及EKF扩展的卡尔曼滤波
7、PTAMM的Tracking与Mapping的流程
NOTE:这里暂时忽略了特征点的重新定位,对于摄像机的高速运动及丢失,这是十分必要的。





















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