检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]哈尔滨工业大学计算机科学技术学院
出 处:《计算机辅助设计与图形学学报》2005年第11期2415-2419,共5页Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics
基 金:国家自然科学基金(60075010);黑龙江省教育厅科学研究项目(10551115)
摘 要:针对传统旋转运动参数估计都是采用两帧图像对齐技术,提出了为多帧运动参数估计方法,即使用多帧子空间约束技术.证明了当摄像机参数不变时,多帧运动参数集合可嵌入一个低维线性子空间上;使用奇异值分解方法来降低线性子空间的秩,用最小二乘技术求解所有帧的运动参数.该方法不需要恢复任何3D信息;由于多帧参数估计法比两帧有更多的约束,因此取得更精确的图像对齐效果.该方法可用小图像进行参数估计.In this paper, we present a method to extend commonly used two-frame rotary motion estimation techniques to multi-frame estimation by exploiting multi-frame subspace constraints. At first, we show that the image motion from a rotating camera across multiple images is embedded in a lower dimensional linear space if the camera's intrinsic parameters keep unchanged; then a SVD technique is used to project columns of the motion matrix into a lower dimensional linear space; and finally, a least squares method is used to estimate the motion parameters. The proposed method needs neither prior scene 3D information, nor camera's intrinsic parameters, is shown capable of achieving more accurate alignment results as multiple frames usually have more constraints than only two frames. The method can also be used for the rotary motion estimation in a small image region.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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