Restricciones algebraicas epipolares para estimación visual eficiente de movimiento sin la estructura 3D = Algebraic epipolar constraints for efficient structureless multiview motion estimation.

Resumen en Espanol: Esta tesis se propone un metodo de correccion de movimiento sin estructura conocido como global epipolar adjustment (GEA). Debido a su caracter algebraico, y al no incluir restricciones entre multiples vistas, GEA sacrifica una pequena cantidad en la precision de la pose de camaras estimadas, en comparacion con otros metodos de correccion geometrica tales como bundle adjustment (BA). Por contra, la optimizacion GEA requiere un tiempo de calculo significativamente menor que la optimizacion del error de reproyeccion, incluso la realizada por implementaciones de BA del estado del arte. El coste optimizado por GEA es mas simple y mas regular que el error de reproyeccion, dado que no involucra los parametros de la estructura. Por este motivo, en condiciones generales se puede optimizar con exito usando metodos numericos mas simples que Levenberg-Marquardt, tales como Gauss-Newton. En ausencia de configuraciones de movimiento criticas, tanto GEA como BA producen estimaciones de movimiento con una precision similar. Las camaras obtenidas con el metodo propuesto son lo suficientemente precisas para obtener estimaciones de alta calidad de la estructura de la escena. A diferencia de las restricciones de movimiento relativo, utilizadas por otros metodos de correccion de odometria tales como PGR, las restricciones epipolares son mas faciles de estimar a partir de las correspondencias de imagen con una precision suficiente para obtener resultados de alta calidad, como se describe en este trabajo. En el futuro, los metodos como GEA pueden ser una herramienta importante para reducir el coste computacional de las aplicaciones de SfM. Ofrecemos argumentos solidos que apoyan esta afirmacion, junto a una revision del estado del arte en lo que se refiere a las principales tecnicas de VSLAM y SfM. Por otra parte, tambien describimos como usar el metodo de optimizacion propuesto de forma satisfactoria, tanto en aplicaciones de estimacion odometrica como de reconstruccion visual, con el fin de mejorar su eficiencia computacional. Entre otros usos, proponemos el uso de la optimizacion para acelerar y prevenir la divergencia de los pasos intermedios de un metodo de estimacion de odometria visual incremental. Las poses de camara obtenidas con este metodo se pueden usar para estimar reconstrucciones de escena de alta calidad, tanto densas como basadas en caracteristicas de imagen. El metodo incremental propuesto es mas eficiente que los metodos clasicos de SfM incrementales, que usan BA y estiman los parametros de estructura en los pasos intermedios de la estimacion de las poses de camara. Este metodo puede utilizar metodos de consenso de muestreo clasicos (por ejemplo RANSAC, o PROSAC) para obtener geometrias epipolares entre parejas de imagenes de entrada. Proporcionamos los resultados de una larga cantidad de experimentos que evaluan empiricamente la eficiencia y precision obtenidos con GEA. Nuestros experimentos demuestran que GEA es capaz de obtener configuraciones de camaras de manera muy eficiente y precisa, tanto para problemas de reconstruccion pequenos como para otros arbitrariamente grandes, incluso en aquellos que contienen configuraciones casi criticas. Resumen en Ingles: Visual reconstruction methods such as Structure from Motion (SfM) or visual SLAM can be successfully used nowadays in tasks such as autonomous robotic navigation, augmented reality, or 3D scene reconstruction. Increasing the computational efficiency of these methods has been a persistent interest in the research community. This led to important reductions in time and energy consumption, and increased the chances of their integration in smaller or cheaper hardware, such as lightweight robotic platforms, smartphones or low-end commodity hardware. An important time-consuming operation in incremental SfM is the bundle adjustment (BA) refinement. A large number of improvements have been proposed in the literature to speed up this operation, including structureless BA, where the cost optimized is not based on the re-projection error, but on multiple view relations such as the epipolar or trifocal constraints. This way the cost does not involve the structure parameters, thus improving the computational efficiency of its optimization. In this work we propose GEA (Global Epipolar Adjustment), a high-performance structureless BA correction method based on algebraic epipolar constraints. Due to the algebraic nature of the GEA cost, it can be optimized very efficiently, in most cases using a small fraction of the time required by BA to obtain the optimal configuration. Moreover, despite of this algebraic nature, under general circumstances the accuracy of the obtained camera poses is very close to that obtained with classical BA methods. We also propose a structureless incremental motion estimation procedure which uses GEA to obtain accurate initializations for the camera poses. This procedure does not require composing feature trackings or the triangulation of scene landmarks. Instead, it just requires pairwise feature correspondences detected between the input images with standard image matching methods. Both the incremental motion estimation method and GEA are designed to be robust against the unavoidable outliers found by these matching techniques. The resulting camera poses can be used afterwards to obtain highly accurate sparse or dense estimations of the scene structure. We demonstrate the advantages, computational efficiency and practical applications of the proposed technique on a large number of real reconstruction problems, with arbitrarily large sizes and near critical configurations, and discuss possible future research lines.