摘要: 多图像传感器交汇测量是计算机视觉领域中重要的研究部分。在多个图像传感器交汇测量中，常常需要确定同一目标在不同图像传感器上的相关信息。特别是，当多目标在空间随机方向运动时，由于每一目标的时空位置在每一时刻的相关信息均在变化，此时利用... 展开 多图像传感器交汇测量是计算机视觉领域中重要的研究部分。在多个图像传感器交汇测量中，常常需要确定同一目标在不同图像传感器上的相关信息。特别是，当多目标在空间随机方向运动时，由于每一目标的时空位置在每一时刻的相关信息均在变化，此时利用不同图像传感器上对任一目标进行交汇位置测量时，就变得十分困难。 针对这一难题，本文首先分析总结了图像匹配的目标认同技术，对认同结果进行了试验分析，指出了应用于多图像传感器图像认同中存在的不足。 之后，针对图像匹配中的目标认同技术的缺陷，研究了多图像传感器方位信息与目标图像信息的关联认同技术。通过对摄像机空间几何成像模型的分析，确定了采用极线约束的方法来减少对应点的误匹配。 在上述研究的基础上，重点研究了极几何和基本矩阵的估计方法，在分析多种算法的基础上，提出了一种基于整体最小二乘估计的RANSAC基本矩阵估计方法。 最后，对所确定的方法进行了试验验证和分析，试验了改进的基本矩阵估计能够有效地减少对应点的误匹配，避免目标认同的随机性，较好地实现序列图像中多目标的认同。 收起