【摘 要】
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现如今,球形全景图已经成为场景记录和可视化显示的一种常用数据形式。全景球形图像呈现的是在空间的单个点捕获的360度场景,可以通过全向相机拍摄或通过拼接多张平面透视图像合成来产生。另一方面,面向平面透视图像的运动恢复结构（Structure-from-Motion）的技术越来越成熟,此技术是利用多张包含视觉运动信息的二维透视图像估计拍摄场景的三维结构。然而由于球形全景图的几何特性,现有运动恢复结构的
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现如今,球形全景图已经成为场景记录和可视化显示的一种常用数据形式。全景球形图像呈现的是在空间的单个点捕获的360度场景,可以通过全向相机拍摄或通过拼接多张平面透视图像合成来产生。另一方面,面向平面透视图像的运动恢复结构（Structure-from-Motion）的技术越来越成熟,此技术是利用多张包含视觉运动信息的二维透视图像估计拍摄场景的三维结构。然而由于球形全景图的几何特性,现有运动恢复结构的技术并不能直接应用于球形全景图,面向球形全景图的相关技术仍处于研究初期,急需开展针对性的研究。本文通过对全景球形图像之间的对极几何关系进行研究和分析,拓展并实现了一种面向球形全景图像运动恢复结构方法。本文提出了一种有效的特征匹配并行计算技术,提高了特征点匹配的速率。首先,从所有图像中选择出匹配点对数量最多的两张图像进行初始化,并结合恢复得到的三维结构信息,估计得到初始结构的相对相机位姿;之后迭代地通过选择策略,选择添加一张图像,利用二维与三维对应关系估计新视图的相机位姿。在优化阶段,交替全局优化和局部优化进行调整,加入重三角化,尽可能降低估计的结果误差。最后,在一个可视化的系统界面中,展现了多张球形全景图之间的相对相机位姿,以及恢复得到的三维场景的稀疏点云,通过与人工设定的模拟相机位姿进行比较,实验表明本文方法得到的结果是较为准确的。
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