基于扩展正交迭代的快速加权的相机位姿估计基于扩展正交迭代的快速加权的相机位姿估计

相机位姿估计算法多基于参考点而较少利用图像中的直线信息,本文对于相机位姿估计算法的抗干扰性和实时性,在扩展正交迭代的基础上,提出了一种基于点和直线段结合的快速加权的相机位姿估计算法,该算法以加权共线性误差和加权共面性误差之和为误差函数,根据计算初值的深度信息和重投影误差确定权重系数,并对整体进行加速优化,将每次迭代计算的时间复杂度从O(n)降到了O(1).仿真实验结果表明算法可以抑制异常点的干扰,减少计算时间,旋转矩阵计算误差比传统正交迭代算法减少48.31％,平移向量计算误差减少48.79％,加速优化后的计算时间为加速前的47.11％.实物实验表明该算法可以充分利用检测到的参考点和参考直线信息,提高计算精度,有较高的实际应用价值.