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基于物体轮廓和前向预测的自适应窗匹配
被引量:
2
1
作者
吴勇军
殷勤业
+2 位作者
方强
刘继红
吴妍
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第12期1227-1231,共5页
针对用窗方法进行视差估计的问题 ,在详细分析了不同情况下窗大小对亮度差平方和(SSD)影响的基础上 ,根据立体图像内容的特点和自然界物体的性质 ,提出了基于物体轮廓和前向预测的自适应窗匹配方法 ,用于立体图像对对应像素点的视差估...
针对用窗方法进行视差估计的问题 ,在详细分析了不同情况下窗大小对亮度差平方和(SSD)影响的基础上 ,根据立体图像内容的特点和自然界物体的性质 ,提出了基于物体轮廓和前向预测的自适应窗匹配方法 ,用于立体图像对对应像素点的视差估计 .对一维亮度信号的仿真分析清楚地展示了该算法能在图像的各像素点迅速合理地调整窗大小 ,从而达到几乎在每一像素点的匹配窗尺寸参数都是最优的目标 .与以前提出的自适应窗匹配法比较 ,该算法复杂度更低 .最后 。
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关键词
物体轮廓
视差梯度
前向预测
自适应
窗
匹配
视差估计
立体图像
像素
图像处理
下载PDF
职称材料
自适应窗隔匹配与深度学习相结合的RGB-D SLAM算法
被引量:
2
2
作者
余东应
刘桂华
+2 位作者
曾维林
冯波
张文凯
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期224-233,共10页
在动态场景的SLAM系统中,传统的特征点法视觉SLAM系统易受动态物体的影响,使得图像前后两帧的动态物体区域出现大量的误匹配,导致机器人定位精度不高。为此,提出一种结合自适应窗隔匹配模型与深度学习算法的动态场景RGB-D SLAM算法。构...
在动态场景的SLAM系统中,传统的特征点法视觉SLAM系统易受动态物体的影响,使得图像前后两帧的动态物体区域出现大量的误匹配,导致机器人定位精度不高。为此,提出一种结合自适应窗隔匹配模型与深度学习算法的动态场景RGB-D SLAM算法。构建基于自适应窗隔匹配模型的视觉SLAM前端算法框架,该框架筛选图像帧后采用基于网格的概率运动统计方式实现匹配点筛选,以获得静态区域的特征匹配点对,然后使用恒速度模型或参考帧模型实现位姿估计。利用深度学习算法Mask R-CNN提供的语义信息进行动态场景的静态三维稠密地图构建。在TUM数据集和实际环境中进行算法性能验证,结果表明,该算法在动态场景下的定位精度和跟踪速度均优于ORB-SLAM2及DynaSLAM系统,在全长为6.62 m的高动态场景中定位精度可达1.475 cm,平均跟踪时间为0.024 s。
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关键词
动态场景
自适应
窗
隔
匹配
静态区域特征
匹配
深度学习
静态三维稠密地图构建
下载PDF
职称材料
彩色图像对自适应匹配算法
被引量:
3
3
作者
刘效勇
李大海
+2 位作者
王琼华
刘曦
漆小平
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第1期163-166,共4页
提出了两种方法来提高图像匹配的精度。一种方法是改变自适应匹配窗口的选择方法,与原来的矩形窗口相比较,提出的窗口选取方法能在低纹理区域得到包含有效信息量更多、更接近实际边界的窗口。此外,通过降低边界点相似度在计算过程中的...
提出了两种方法来提高图像匹配的精度。一种方法是改变自适应匹配窗口的选择方法,与原来的矩形窗口相比较,提出的窗口选取方法能在低纹理区域得到包含有效信息量更多、更接近实际边界的窗口。此外,通过降低边界点相似度在计算过程中的权重来降低边界点影响力,使得视差不连续区域的匹配精度得到提高。算法采用了Middlebury网站上提供的四幅立体图像对Tsukuba、Venus、Teddy和Cones分别进行实验验证。实验表明文中提出的两种方法对四幅图像的匹配精度均有所提高。
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关键词
立体
匹配
自适应匹配窗
彩色相似度
边界点
匹配
视差图
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职称材料
题名
基于物体轮廓和前向预测的自适应窗匹配
被引量:
2
1
作者
吴勇军
殷勤业
方强
刘继红
吴妍
机构
西安交通大学电子与信息工程学院
西安邮电学院电信系
西安电子科技大学
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第12期1227-1231,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目 (6 9872 0 2 9)
文摘
针对用窗方法进行视差估计的问题 ,在详细分析了不同情况下窗大小对亮度差平方和(SSD)影响的基础上 ,根据立体图像内容的特点和自然界物体的性质 ,提出了基于物体轮廓和前向预测的自适应窗匹配方法 ,用于立体图像对对应像素点的视差估计 .对一维亮度信号的仿真分析清楚地展示了该算法能在图像的各像素点迅速合理地调整窗大小 ,从而达到几乎在每一像素点的匹配窗尺寸参数都是最优的目标 .与以前提出的自适应窗匹配法比较 ,该算法复杂度更低 .最后 。
关键词
物体轮廓
视差梯度
前向预测
自适应
窗
匹配
视差估计
立体图像
像素
图像处理
Keywords
Adaptive algorithms
Contour measurement
Estimation
Forecasting
Windows
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
自适应窗隔匹配与深度学习相结合的RGB-D SLAM算法
被引量:
2
2
作者
余东应
刘桂华
曾维林
冯波
张文凯
机构
西南科技大学信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期224-233,共10页
基金
国防科工局核能开发科研项目“核应急处置机器人关键技术研究”([2016]1295)
四川省科技厅重点研发项目“智能AGV车辆的SLAM建图与自主导航避障方法”(2021YFG0380)。
文摘
在动态场景的SLAM系统中,传统的特征点法视觉SLAM系统易受动态物体的影响,使得图像前后两帧的动态物体区域出现大量的误匹配,导致机器人定位精度不高。为此,提出一种结合自适应窗隔匹配模型与深度学习算法的动态场景RGB-D SLAM算法。构建基于自适应窗隔匹配模型的视觉SLAM前端算法框架,该框架筛选图像帧后采用基于网格的概率运动统计方式实现匹配点筛选,以获得静态区域的特征匹配点对,然后使用恒速度模型或参考帧模型实现位姿估计。利用深度学习算法Mask R-CNN提供的语义信息进行动态场景的静态三维稠密地图构建。在TUM数据集和实际环境中进行算法性能验证,结果表明,该算法在动态场景下的定位精度和跟踪速度均优于ORB-SLAM2及DynaSLAM系统,在全长为6.62 m的高动态场景中定位精度可达1.475 cm,平均跟踪时间为0.024 s。
关键词
动态场景
自适应
窗
隔
匹配
静态区域特征
匹配
深度学习
静态三维稠密地图构建
Keywords
dynamic scene
adaptive window interval matching
static region feature matching
deep learning
static 3D dense map construction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
彩色图像对自适应匹配算法
被引量:
3
3
作者
刘效勇
李大海
王琼华
刘曦
漆小平
机构
四川大学电子信息学院
四川大学视觉合成图形图像技术重点学科实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第1期163-166,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60877004)
文摘
提出了两种方法来提高图像匹配的精度。一种方法是改变自适应匹配窗口的选择方法,与原来的矩形窗口相比较,提出的窗口选取方法能在低纹理区域得到包含有效信息量更多、更接近实际边界的窗口。此外,通过降低边界点相似度在计算过程中的权重来降低边界点影响力,使得视差不连续区域的匹配精度得到提高。算法采用了Middlebury网站上提供的四幅立体图像对Tsukuba、Venus、Teddy和Cones分别进行实验验证。实验表明文中提出的两种方法对四幅图像的匹配精度均有所提高。
关键词
立体
匹配
自适应匹配窗
彩色相似度
边界点
匹配
视差图
Keywords
stereo matching
adaptive matching window
color correlation measurement
edge pixel matching
parallax image
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于物体轮廓和前向预测的自适应窗匹配
吴勇军
殷勤业
方强
刘继红
吴妍
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
2
下载PDF
职称材料
2
自适应窗隔匹配与深度学习相结合的RGB-D SLAM算法
余东应
刘桂华
曾维林
冯波
张文凯
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
3
彩色图像对自适应匹配算法
刘效勇
李大海
王琼华
刘曦
漆小平
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011
3
下载PDF
职称材料
已选择
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