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题名自然环境中显著性多路标提取算法的研究和改进
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作者
苏丽颖
孙德华
余跃庆
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机构
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
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出处
《机械制造与自动化》
2010年第5期125-131,共7页
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基金
国家自然科学基金(60705036)
北京市组织部优秀人才(20061D0501500204)
中科院自动化研究所复杂系统实验室开放课题(20070104)资助
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文摘
自主移动机器人利用视觉传感器在自然环境中进行探索,因为没有任何先验信息,只有提取自然环境中比较显著的物体作为路标。因此,自然路标提取是对未知环境开始探索的第一步,也是至关重要的一步,因为它直接影响到移动机器人后续的定位导航的完成,文中融合亮度、纹理1、颜色等信息,结合中心上-中心外机制得到显著性区域,并采用分块聚类方法跟踪完整提取多显著性区域,实验结果表明本算法对显著性区域具有较好的检出能力,并且基本完整提取多个显著性自然区域路标,能够适应远近尺度、旋转、视角变化及一定的光线变化等自然识别的要求。
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关键词
视觉显著性
多自然路标检测及提取
中心上-中心外
聚类
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Keywords
visual saliency
detection and extraction of landmark
center-on-off
clustering
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分类号
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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