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基于曼哈顿假设下室内环境的相机旋转估一种基于曼哈顿结构假设下室内场景中相本发明(1)采用新的方法来进行平面拟合，从室内环境深度图片的三维点云数据中随机选取三测试和LO-RANSAC优化，得到精确的主导平面；将主导平面也以法向量的形式投影到高斯球面确的结果；(4)通过曼哈顿坐标系与相机坐标系2测，将直线投影到高斯球面上得到一个圆，用圆的法向量V0与步骤1中主导平面的法向量i,1为；i,1i,12.根据权利要求1所述的一种基于曼哈顿假设下室内环境中相机旋转估计方法，其特对输入深度图像的点云数据进行平面拟合，首先随机选取三个点作3汰掉模型重新选取样本进行拟合，λ小于等于给定的阈值4.4就继续对结果进行Lo-RANSAC用MeanShift算法对主导平面法向量周围的表面法向量进3.根据权利要求1所述的一种基于曼哈顿假设下室内环境中相机旋转估计方法，其特4.根据权利要求1所述的一种基于曼哈顿假设下室内环境中相机旋转估计方法，其特4内环境中的平面和直线特征进行提取，仅使用单个平面和直线来确定曼哈顿坐标系的结G.Rosman,J.J.LeonardandJ.W.Fisher,“TheManhattanFrameModel—ManhattanWorldInferenceintheSpaceofSurfaceNormals,”IEEETransonPattern表面正态分布推导了一个简单的MAP推理算法和一个基于Gibbs采样的算法，该算法使用5式投影到高斯球面上，使用MeanShift算法持续跟踪主导平面法向量VP1周围的表面法向[0019]步骤3)：对步骤2得到的曼哈顿坐标系模型进行顺序概率比测试和Lo-RANSAC优6i条直线两个相机与曼哈顿坐标系的旋转矩阵，曼哈顿坐标系的方向相对于世界坐标系一直是固定的，[0031]图2是本发明提供的基于曼哈顿假设下室内环境中相机旋转估计方法的实施例处7[0034]图1是本发明提供的基于曼哈顿假设下室内环境中相机旋转估计方法的流程图；图2是本发明提供的基于曼哈顿假设下室内环境中相机旋转估计方法的实施例处理流程示[0044]在连续视频序列的每一帧中求解出相机坐标系相对于曼哈顿坐标系之间的旋转

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