徐安瑩，李 偉，王 慕

（武漢大學(xué) 電子信息學(xué)院，湖北 武漢 430079）

目前，基于視覺的定位定向研究在國(guó)內(nèi)還處在起步階段，甚至在國(guó)外，該項(xiàng)目的研究還是僅僅依靠個(gè)人興趣，大多沒有正式的立為研究項(xiàng)目。而且基于視覺理論而制作的傳感器在定位定向的應(yīng)用上有著傳統(tǒng)儀器和技術(shù)無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)，不但精度有著很顯著的提高，對(duì)環(huán)境的適應(yīng)性更強(qiáng)，有利于在惡劣環(huán)境下的廣泛應(yīng)用。

本文的研究是建立在雙目照相機(jī)構(gòu)建的框架下，通過左右參數(shù)確定的兩個(gè)照相機(jī)，不斷實(shí)時(shí)地從外界獲取圖像信息。傳送入電腦后，通過利用MATLAB強(qiáng)大的視頻圖像處理功能，把提取的對(duì)應(yīng)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取、匹配、三維點(diǎn)坐標(biāo)的計(jì)算，最后得到相機(jī)系統(tǒng)移動(dòng)的軌跡和姿態(tài)[1]。

1 總體原理框圖

圖1為總體原理框圖。

2 準(zhǔn)確提取特征點(diǎn)[2]

特征提取是機(jī)器視覺和圖像處理中的一個(gè)概念。特征提取是用一定的算法決定圖像上的某一個(gè)點(diǎn)是否屬于圖像的某一個(gè)特征。它是圖像處理的基本工作。

特征提取點(diǎn)是影響分析和匹配的熱點(diǎn)問題，特征的精確提取和定位，對(duì)于提高影像匹配的精度有著很大的作用。數(shù)字圖像的特征一般可分為點(diǎn)狀特征、線狀特征和面狀特征。點(diǎn)特征就是平常所說的角點(diǎn)。角點(diǎn)是二維圖像亮度變化劇烈或圖像邊緣曲線上曲率的極大值點(diǎn)，它決定了目標(biāo)的輪廓特征。提取角點(diǎn)的算子稱為興趣算子或者有利算子。

為了能精確地進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)，必須先找到左右?guī)?、前后幀之間相互匹配的點(diǎn)集。這一過程主要包括3個(gè)部分：特征點(diǎn)的提取、立體圖像的特征點(diǎn)匹配和前后圖像的特征點(diǎn)跟蹤。

本文有關(guān)特征點(diǎn)提取、跟蹤都是基于Harris和SIFT算法完成的。Harris算法是一種非常有效的角點(diǎn)檢測(cè)算法。對(duì)于圖像來說，亮度變化、視角變化、噪聲都屬于圖像的線性變換。而Harris恰好利用了這一點(diǎn)，對(duì)圖像求進(jìn)行一階變換，因此，Harris對(duì)于圖像的這些性質(zhì)有很好的魯棒性能。

Harris有利算子

3 相機(jī)標(biāo)定

確定雙目相機(jī)的相對(duì)位置，參數(shù)不變。相機(jī)內(nèi)參數(shù)矩陣：

算法步驟：首先要利用平面棋盤式標(biāo)定板，從各個(gè)不同的角度拍攝該標(biāo)定板的若干張圖像，檢測(cè)出每張圖像中的角點(diǎn)，對(duì)不精確的角點(diǎn)要進(jìn)行誤差的剔除和再檢測(cè)，以免影響標(biāo)定的精度。

標(biāo)定分為初始化和非線性最優(yōu)化。初始化步驟為基礎(chǔ)的計(jì)算不包括任何鏡頭畸變的校準(zhǔn)參數(shù)封閉解，非線性優(yōu)化步驟使所有的校準(zhǔn)參數(shù)誤差達(dá)到最小（在最小二乘意義上）。就模型的復(fù)雜性的判斷，有些誤差仍然過大，這主要是因?yàn)閳D像上網(wǎng)格的一些彎道并不十分精確[4]。

4 特征匹配和空間位置的確定

采用SIFT算法提取特征點(diǎn)并將此點(diǎn)作為待匹配點(diǎn)。尺寸不變特征變換具有尺度、旋轉(zhuǎn)不變性，且具有亮度變化和仿射變換的部分不變性。

圖2為利用SIFT算法進(jìn)行特征匹配的實(shí)驗(yàn)照片。以左圖為基準(zhǔn)，提取當(dāng)前幀左圖中的特征點(diǎn)后，對(duì)左右圖像做匹配，根據(jù)前一步已經(jīng)確定的相機(jī)參數(shù)，求出所有點(diǎn)的空間三維坐標(biāo)。再進(jìn)行前后圖像的匹配，得到兩組和圖像數(shù)量相一致的坐標(biāo)點(diǎn)集。例如，對(duì)左圖像第n幅圖像和右圖像第n幅圖像進(jìn)行匹配，得到匹配點(diǎn)的二維坐標(biāo)，然后對(duì)左圖像的第n和第n＋1幅圖像進(jìn)行匹配，又可以得到這兩幅圖像的匹配坐標(biāo)。利用循環(huán)求得所有點(diǎn)之間的歐氏距離，如果結(jié)果小于某一個(gè)閾值，即可認(rèn)為該點(diǎn)即是空間中的同一個(gè)點(diǎn)。

這樣，分別可以得到第1幀和第2幀，第2幀和第3幀，…，第n幀和第n＋1幀圖像之間的公共點(diǎn)云。從已有的點(diǎn)三維坐標(biāo)中提取出公共點(diǎn)的三維坐標(biāo)即可[5]。圖3為實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)左右相機(jī)照片。圖4為已恢復(fù)三維坐標(biāo)物體的不同角度視圖。

5 恢復(fù)相機(jī)軌跡

要確定相機(jī)的軌跡，可以把相機(jī)軌跡分為許多小的線段，得到這些線段的起點(diǎn)和終點(diǎn)的點(diǎn)云。然后確定每相鄰兩幅圖像之間點(diǎn)云坐標(biāo)系的相互關(guān)系，包括坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移矩陣T，再以某一幅圖像的坐標(biāo)系為基準(zhǔn)，確定所有圖像點(diǎn)云在該坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。

現(xiàn)在計(jì)算該四元組矢量：

1）計(jì)算過程中要進(jìn)行坐標(biāo)變換，因此，先計(jì)算兩組點(diǎn)集的質(zhì)心

2）將三維點(diǎn)集相對(duì)于各自的質(zhì)心進(jìn)行坐標(biāo)變換，得到新的點(diǎn)集

3）構(gòu)造一個(gè)塊矩陣

5）平移矢量

求得旋轉(zhuǎn)矢量R和平移矢量后即可求得相機(jī)的軌跡[6]。

6）人機(jī)交互界面。

利用MATLAB語(yǔ)言及其所提供的函數(shù)進(jìn)行圖像處理，編程簡(jiǎn)單、操作方便、可靠性強(qiáng)，能夠達(dá)到預(yù)期的效果。MATLAB工具箱功能非常強(qiáng)大，簡(jiǎn)化了繁瑣的數(shù)學(xué)計(jì)算工作，有效促進(jìn)數(shù)字圖像處理相關(guān)的研究開發(fā)工作。圖5為人機(jī)交互界面。

6 結(jié) 論

本系統(tǒng)可通過對(duì)雙目立體視覺所采集到的圖片進(jìn)行特征提取和特征匹配后，對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行三維建模以及通過四元組法推算出相機(jī)的移動(dòng)軌跡。該系統(tǒng)可在無(wú)GPS信號(hào)的地區(qū)用于定位和定向，且設(shè)備造價(jià)相對(duì)低廉，與GPS相結(jié)合可以彌補(bǔ)在特殊情況下衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的不足，因此本系統(tǒng)具有廣闊的應(yīng)用前景。

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