【摘 要】
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主动式相机重定位（Active camera relocalization,ACR）是一个非常具有挑战性的新问题,其通过动态地调整相机运动,主动地将相机位姿恢复至一个历史目标位姿,以感知同一场景不同时刻的原位信息。主动式相机重定位可以广泛地支撑诸多实际应用,如文化遗产地等高值目标的精细监测、城市和自然环境演变研究、机器人导航等。现有的ACR方法虽然在多数情况可以完成精确重定位任务,但是在弱纹理区域
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主动式相机重定位（Active camera relocalization,ACR）是一个非常具有挑战性的新问题,其通过动态地调整相机运动,主动地将相机位姿恢复至一个历史目标位姿,以感知同一场景不同时刻的原位信息。主动式相机重定位可以广泛地支撑诸多实际应用,如文化遗产地等高值目标的精细监测、城市和自然环境演变研究、机器人导航等。现有的ACR方法虽然在多数情况可以完成精确重定位任务,但是在弱纹理区域或光照差异较大的场景中存在重定位精度不高甚至算法失效的情况,原因是目前ACR方法基于图像局部纹理信息构造特征描述符用于特征匹配,无法产生足够数量的可靠关键点匹配来支撑精确的相机位姿估计。针对以上问题,本文首先提出了基于图匹配的直线段关联方法（LGM）,并进一步将该方法应用于主动式相机精确重定位过程中,提出基于线段匹配的相机重定位方法（ACR-L）。本文主要的研究贡献如下:（1）提出了基于线段组的图模型构建方法,将线段匹配问题形式化为图匹配问题,在只借助场景结构信息的情况下获得可靠的线段匹配结果,在场景内容一致的前提下能够保证在挑战性场景中直线段匹配结果的精确性。（2）基于直线段的对应关系设计了特征点提取与匹配的方案,以直线段的对应关系为约束计算特征点的匹配关系,保证了特征点匹配结果的精确性。（3）进一步将线段匹配方法应用于主动式相机精确重定位过程中,提出基于线段匹配的相机重定位方法,该方法对于发生显著光照差异的场景更为鲁棒,弥补了现有ACR方法在弱纹理与光照差异显著的情况下可能失效的不足。
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