基于非离焦投影二值光栅的三维测量方法

文章采用一种非离焦投影二值光栅方法来实现三维测量。该方法根据正弦光栅周期性灰度值变化规律,按照灰度值大小对正弦光栅进行等间隔抽样,按照抽样的每一个灰度值及其对应的等灰度像素点所处的位置信息,生成等抽样数量的多幅二值光栅,并通过投影设备投出。通过探测装置采集经被测物高度调制后的二值光栅,进行相位补充、叠加等处理,从而生成可用于测量的相位连续的正弦光栅。该方法在规避了投影设备非线性影响的同时,又保证了正弦光栅的正弦性和对比度,可实现高精度三维测量。

篮球运动快速位移图像自适应定位方法

针对传统方法在进行篮球位移图像定位时存在计算复杂度高、抗干扰性差、准确性低的问题,提出一种新的篮球运动快速位移图像自适应定位方法.对图像互能量谱进行反转,对得到的背景运动偏移量进行补偿;依据灰度阈值技术,对背景模板和当前帧篮球运动图像进行差分,获取当前帧快速位移区域;将种子像素作为生长起点,将邻域中与种子像素相似的像素聚集起来,得到快速位移目标的最小框,完成定位.结果表明,所提方法得到的定位结果清晰准确,抗干性强扰;在目标出现变形的情况下,本文方法受变形影响小,抗噪能力高,定位精度高.

静态与动态场景下视觉里程计定位精度优化方法

为提高视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图)系统在静态场景和动态场景下的定位精度,提出了一种静态与动态场景下视觉里程计定位精度优化方法。在静态/动态场景中,首先利用最小化重投影像素点坐标误差/最小化深度误差得到相机位姿初步估计值,同时剔除误差较大的匹配点对。然后将上一步估计所得的相机位姿作为初值,利用最小化重投影像素点灰度误差/最小化重投影像素点坐标误差得到最终估计相机位姿。针对所提出的方法,基于ORB-SLAM2代码框架进行了改进实验。对于静态场景,将TUM数据集和EuRoC数据集用作实验数据进行实验对比;对于动态场景,将TUM数据集和KITTI数据集用作实验数据进行实验对比。最终的实验结果清晰表明,将本文所提方法融入到ORB-SLAM2算法中能够有效提高系统的定位精度。