基于对极几何理论的视觉定位算法研究

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1、工学硕士学位论文基于对极几何理论的视觉定位算法研究RESEARCHONVISIONBASEDLOCALIZATIONUSINGEPIPOLARGEOMETRY薛昊哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号:TN929.5学校代码:10213国际图书分类号:621.3密级:公开工学硕士学位论文基于对极几何理论的视觉定位算法研究硕士研究生:薛昊导师:谭学治教授申请学位:工学硕士学科:信息与通信工程所在单位:电子与信息工程学院答辩日期:2016年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TN9

2、29.5U.D.C:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONVISIONBASEDLOCALIZATIONUSINGEPIPOLARGEOMETRYCandidate:XueHaoSupervisor:Prof.TanXuezhiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:InformationandCommunicationEngineeringAffiliation

3、:SchoolofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefence:June,2016Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着社会经济的发展以及现如今智能手机等智能移动设备的普及,室内位置定位服务越来越受到人们的重视。传统的定位信号源在中小范围复杂的室内环境中往往是难以获得的,或者获得此类传统的定位信号需要付出较高的代价。为了解决该问题,基于视觉的室

4、内定位系统成为了室内定位领域的重要发展方向之一。在小范围复杂的室内环境下,由于视觉信息具有灵活方便获取的优点,视觉定位系统可以利用室内场景视觉信息用于室内定位。本文分析了视觉定位技术的研究目的意义和国内外关于室内定位技术以及视觉定位技术的研究现状,研究了视觉定位系统中关于图像检索和对极几何约束关系的相关理论知识。在此基础上,本文完成了以下研究:(1)针对于传统的视觉定位系统数据库建立方法时间开销过大,难以满足快速建立数据库或者快速更新数据库的需求的问题,本文提出了基于视频流的数据库快速建立方法,该方法可以有效

5、降低数据库建立和更新的复杂度。(2)针对于现有视觉定位系统中图像检索算法时间开销较大的问题,本文在快速建立数据库的基础上,根据数据库特点和视觉定位系统需求,针对性的提出了基于分簇的快速图像检索算法,并且采用粗匹配精匹配相结合的方式对现有视觉定位系统中的图像检索过程进行改进,实验结果表明,在数据库中图像数量较大时,该方法可以有效地降低图像检索过程的算法复杂度。(3)针对于传统的八点法求解基本矩阵鲁棒性较低,造成定位精度下降的问题,本文提出了基于分块改进的八点法用于基本矩阵求解。基于分块改进的八点法可以有效避免传

6、统的八点法求解基本矩阵过程中选择匹配特征点过于集中的问题,进而提高基本矩阵求解算法的鲁棒性。实验结果表明,在基于对极几何理论的视觉定位系统中采用基于分块改进的八点法进行基本矩阵计算,可以有效地提高了视觉定位系统的定位精度性能,降低了平均定位误差。关键词:室内定位;视觉定位;对极几何;图像检索;基本矩阵-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractNowadays,withthedevelopmentofsocialeconomyandthepopularityofsmartphonesaswellasi

7、ntelligentmobileequipment,theserviceofindoorlocalizationhasbeentakenmoreseriously.Asforthetraditionalpositioningsignalsource,itisdifficultorexpensivetobeacquiredinthesmallscaleindoorenvironment.Inordertosolvethisproblem,visionbasedindoorlocalizationsystemha

8、sbecomeoneofthemostpromisingdevelopmentdirections.Giventhatvisualinformationcanbeacquiredflexiblyeveninthecomplicatedsmallscaleindoorenvironment,visualinformationofindoorscenariocanbeutilizedtocarryout

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