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特征点法流程 1.在图像中提取特征点并计算特征描述 非常耗时约10ms ORB 2.在不同图像中寻找特征匹配 非常耗时(∧2) 暴力匹配 3.利用匹配点信息计算相机位姿 比较快速1ms 是否可以不使用特征匹配计算VO 光流法最小化重投影误差 Reprojection error 直接法最小化光度误差 Photometric error 光流 追踪源图像某个点在其他图像中的运动。本质→估计像素在不同时刻图像中的运动。
光流法又分为两大类每一类的计算方法也不同。 ❑ 稀疏光流计算部分像素运动 ---- Lucas Kanade ❑ 稠密光流计算全部像素运动 ---- Horn Schunck 光流法的前提假说灰度不变。 光流法的数学基础 光流法中的L-K方法 LK光流的结果依赖于图像梯度 ❑ 但梯度不够平滑可能剧烈变化 ❑ 局部的梯度不能用于预测长期图像走向 解决方式多层光流 光流法的总结 ➢ 可以看成最小化像素误差的非线性优化 ➢ 每次使用了 Taylor 一阶近似在离优化点较远时效果不佳往往需要迭代多次 ➢ 运动较大时要使用金字塔 ➢ 可以用于跟踪图像中的稀疏关键点的运动轨迹 ➢ 得到配对点后后续计算与特征法VO中相同 光流法的缺点 ➢ 没有用到相机本身的几何结构 ➢ 没有考虑到相机的旋转和图像的缩放 ➢ 对于边界上的点光流不好追踪 直接法
通过相机模型对相机位姿变化进行估计 建立目标函数 计算过程 左扰动分解中三项的物理意义 根据使用的图像信息不同可分为 ➢ 稀疏直接法只处理稀疏角点或关键点 ➢ 稠密直接法使用所有像素 ➢ 半稠密直接法使用部分梯度明显的像素 直接法的直观解释: ➢ 像素灰度引导着优化的方向 ➢ 要使优化成立必须保证从初始估计到最优估计中间的梯度一直下降 ➢ 这很容易受到图像非凸性的影响 直接法的优势与劣势
优势 ❑ 省略特征提取的时间 ❑ 只需有像素梯度而不必是角点对白墙等地方有较好效果 ❑ 可稠密或半稠密 劣势 ❑ 灰度不变难以满足易受曝光和模糊影响 ❑ 单像素区分性差 ❑ 图像非凸性
