ISSN 2305-5626. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана: электронное издание. 2013
6
Далее каждую из характеристических точек проверяют на соот-
ветствие гипотезе одновременного поворота и смещения: характери-
стические точки
(
x
i
,
y
i
)
поворачивают на найденный угол
ϑ
относи-
тельно центра экрана и смещают на расстояние
( ,
).
x y
Δ Δ
Затем вычисляют математическое ожидание и дисперсию остатка
посчитанных точек до конечных точек (
,
i
i
x y
′ ′
). Фильтрацию точек
проводят по критерию непревышения заданного порога от средней
величины и дисперсии. Причем точки разбивают на три группы: хо-
рошие, средние, плохие. Каждой из этих групп ставят в соответствие
определенное значение порога по среднему отклонению и дисперсии.
После такой простой классификации точек на основании наличия за-
данного числа «хороших» точек по ним решают уточненную систему
уравнений (6).
Если же «хороших» точек оказалось мало, то из «хороших» и
«средних» снова решают систему уравнений (6) и используют ре-
зультат как начальное приближение для относительно сложной про-
цедуры при нелинейной оценке параметров. Если «средних» точек
также не набралось достаточное количество, то начальное смещение
и поворот дополнительно оценивают на основе фундаментальной
матрицы, а затем используют нелинейную процедуру.
Если «хороших» точек оказалось много (больше трех), то линей-
ной процедуре оценки можно доверять и остается проверить две
оставшиеся гипотезы. Разумно проверять гипотезу на чистый пово-
рот, когда угол, найденный из системы уравнений (6), превышает за-
данный малый порог, и гипотезу на чистое смещение — в обратном
случае. Чистый поворот получается путем обнуления членов
Δ
x
,
Δ
y
из системы (6), которая теперь становится переопределенной с одним
неизвестным — углом поворота. Затем каждую точку особенности на
предыдущем кадре поворачивают на найденный угол и находят пер-
вые два статистических момента. В качестве меры статистического
теста используется функция
Rtest
,
x
y
X Y
= σ + σ
где
,
X Y
— математическое ожидание по
x
и
y
соответственно,
x
σ
,
y
σ
— средние квадратичные отклонения по
x
,
y
соответственно.
Гипотеза с меньшим значением функции
Rtest
считается верной.
Подобную процедуру выполняют и в случае чистого смещения.
Для его определения достаточно взять среднее отклонение точек од-
ной от другой на опорном и текущем кадрах.
Оценка поворота и смещений по фундаментальной матрице.
На основе посчитанных смещений кадров можно определить началь-
ное приближение параметров движения подводного аппарата с по-
мощью фундаментальной матрицы. Пусть камера располагается в
1,2,3,4,5 7,8,9,10,11