一种针对多视频序列的运动推断结构方法

摘要

本发明公开了一种针对多视频序列的运动推断结构方法。它的步骤如下：1）基于SIFT特征描述量，使用连续特征跟踪算法和非连续特征匹配算法，匹配分布于不同图像上对应于相同场景点的SIFT特征点；2）基于匹配分布于不同图像上对应于相同场景点的SIFT特征点，使用运动推断结构算法，恢复各视频序列相应的子图，并将各视频序列相应的子图注册到统一的坐标系下；3）使用基于分段的渐进式优化算法，迭代地将各视频序列相应的子图中存在的误差扩散并消除。本发明能够高效匹配分布于非相邻子序列中的特征轨迹，改善各子图的求解质量；针对大尺度场景，突破传统求解方法的内存和效率瓶颈，在有限内存环境下对整个场景三维结构和摄像机变量进行全局高效的优化。

主权项

一种针对多视频序列的运动推断结构方法，其特征在于它的步骤如下：1)基于SIFT特征描述量，使用连续特征跟踪算法和非连续特征匹配算法，匹配分布于不同图像上对应于相同场景点的SIFT特征点；2)基于匹配分布于不同图像上对应于相同场景点的SIFT特征点，使用运动推断结构算法，恢复各视频序列相应的子图，并将各视频序列相应的子图注册到统一的坐标系下；3)使用基于分段的渐进式优化算法，迭代地将各视频序列相应的子图中存在的误差扩散并消除。