融合全局描述子和半直接法的双目SLAM

针对半直接法SLAM方案的回环闭合问题,提出融合全局描述子和半直接法的双目SLAM方案。全局描述子计算模型结合主成分分析法(PCA)和K近邻方法构建关键帧的全局描述子管理模块;在位姿跟踪模块中使用最小化光度误差的半直接法;结合关键帧全局描述子和半直接法完成闭环检测与全局位姿优化。在公开数据集KITTI和Euroc上进行实验,与ORB-SLAM2、OpenVSLAM进行对比,对比结果表明,该方法在大部分有回环的序列中有更小的绝对轨迹误差,在保证有相似定位精度的同时,提高了算法的跟踪帧率。

基于全局特征描述子的激光SLAM回环检测方法

针对井下环境中设备巡检时定位误差随时间不断累积的问题,提出一种适用于激光同步定位和建图技术的基于点云全局特征描述子的回环检测方法.该方法利用曲率计算点云中特征点的特征向量,通过特征向量与中心点坐标系的角度分布和尺度分布关系构建点云全局特征描述子;使用部分特征点进行位姿变换的计算,提高计算效率.通过仿真实验和开源数据集实验对所提算法进行验证.实验结果表明,所提算法在定位精度和实时性上提升明显,可以有效解决定位算法在长时间运行过程中的累积误差和全局一致性差的问题.

基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法

三维图像拼接是通过锥束CT(CBCT)获取大尺寸物体完整的高分辨率三维图像过程中的关键技术之一,成为目前三维图像处理的一个新的研究方向.针对基于特征点的三维CBCT图像拼接技术中相似特征匹配正确率低、匹配过程耗时长的问题,提出一种基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法.首先对二值特征描述子BRIEF进行三维拓展,以适应三维图像;在此基础上加入全局描述子,增强特征描述子的独特性;在特征点匹配时,根据上述特征描述子的特点设计由粗到精的匹配策略,提高特征匹配正确率和效率.实验结果表明,该算法简单有效,可以在大量相似特征条件下提高特征点匹配的正确率,同时也显著提升了匹配速度.

融合全局-颜色信息的尺度不变特征变换

由于尺度不变特征变换(SIFT)算法只针对图像的局部特征进行描述且忽略了图像的彩色信息,当待匹配图像中存在大量形状相似区域时,误匹配率很高。本文对SIFT图像匹配法进行了改进,提出了SCARF(Shape-color Alliance Robust Feature)图像匹配算法。为解决SIFT常出现的误匹配现象,构造的SCARF算子利用SIFT检测子提取图像的特征点集,通过建立同心圆坐标系,在SIFT原有框架的基础上融入全局形状信息和颜色不变信息,并采用欧氏距离作为匹配代价函数进行描述子匹配。对包括SCARF算法和SIFT算法在内的5种不同匹配算法通过INRIA数据库进行了实验验证,实验结果表明:SCARF算法在图像模糊、局部特征相似、JEPG压缩和光照变化等复杂变换情况下,匹配准确率优于SIFT等其他算法,降低了误匹配的概率,明显提高了匹配的稳定性和鲁棒性。

基于全局自相似描述子的电塔检测

针对电塔图像中重复出现的纹理特征运用全局自相似描述子进行特征描述,进而准确检测巡检图像中的电塔.从巡检图像处理中的实际问题出发,全面分析了自相似描述子的特性,并结合全局自相似描述子的内在机理,分析了选择全局自相似描述子作为电塔特征刻画工具的原因.最后,以各类包含电塔的图像为样本,通过实验验证了全局自相似描述子的准确、高效以及空间复杂度低的优点.

基于LLC与GIST特征的静态人体行为分类

针对静态图像人体行为识别问题,提出一种融合局部约束线性编码(LLC)和全局特征描述子的方法。该方法对图像进行密集采样,提取每个子区域的SIFT特征,利用LLC方法对提取的密集SIFT特征进行编码和池化。为了加入空间信息,采用空间金字塔的思想,获得具有空间位置信息的LLC池化特征。将LLC池化特征串联通用搜索树(GIST)特征作为图像的最终描述,使用核函数为直方图交叉核函数的支持向量机进行分类。实验结果表明,与利用LLC、空间金字塔匹配特征和GIST特征进行识别的方法相比,该方法识别效果较好。

基于点云反射强度的船载激光SLAM回环检测算法

针对非结构化内河航道激光点云有效特征难以提取,导致回环检测准确率低的问题,提出一种基于反射强度扫描内容的回环检测算法。该算法首先提出了基于点云反射强度的全局描述子方法,对经过预处理后的点云进行反射强度校正,降低点云畸变影响;然后提出了基于ISC描述子的快速回环检测方法,将点云的反射强度扫描内容作为全局描述子,以增加有效特征点云;最后研究了基于帧-子地图匹配的回环位姿变换方法,并搭建了一套船载激光SLAM软硬件系统平台验证了上述算法的可行性。实验结果表明,文中的回环检测算法准确率提升了20%,处理时间减少了24%,说明该算法在提高检测速度的同时还提升了建图的精度。