ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
69
изображения можно находить трехмерные координаты точек про-
странства. Идея алгоритма визуальной одометрии [1–3] заключается в
том, чтобы выделять на стереоизображениях набор точек, обладающих
определенным свойством, например углы зданий, темные пятна на ас-
фальте и т. д., наблюдать изменение их положения, а затем пересчиты-
вать это изменение в смещение и угол поворота робота [4].
Работа алгоритма выполняется в следующей последовательности:
1)
ввод 1-й стереопары, удаление искажений, выравнивание
эпиполярных линий;
2)
поиск особых точек на левом изображении и этих же точек на
правом;
3)
вычисление пространственных координат этих точек;
4)
ввод 2-й стереопары, удаление искажений, выравнивание
эпиполярных линий;
5)
поиск особых точек из предыдущего левого изображения на
текущем;
6)
поиск особых точек текущего правого изображения на преды-
дущем;
7)
вычисление трехмерных координат точек текущей стереопары;
8)
сравнение координат точек в текущий и предыдущий моменты
времени и вычисление матриц поворота и переноса камеры;
9)
переход к п. 4.
Рассмотрим основные операции алгоритма.
Выравнивание изображений.
Все вводимые стереоизображения
проходят предварительную обработку, основным элементом которой
является выравнивание. В результате каждая точка левого изображе-
ния и соответствующая ей точка правого изображения должны ле-
жать на одной горизонтальной прямой. Выравнивание стереоизобра-
жений включает три этапа [5]:
•
удаление радиальных искажений;
•
совмещение эпиполярных линий двух изображений [6];
•
выделение информационной части изображений.
Выравнивание позволяет находить точки на правом изображении,
точно соответствующие точкам левого изображения.
Поиск особых точек.
Особая точка сцены (точечная особен-
ность) – это такая точка, изображение которой можно устойчиво от-
личать от изображений всех соседних с ней точек. Чтобы вычислить
смещение робота, необходимо выделить и определить координаты
особых точек сцены.
На сегодняшний день существует множество методов выделения
особых точек. Подавляющее большинство таких алгоритмов анали-
зирует функцию интенсивности в окрестности некоторой точки и
сравнивает ее значение с пороговым.