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单目视觉的同时三维场景构建和定位算法 总被引:2,自引:1,他引:1
同时场景构建和定位算法是机器人自主导航的重要组成部分.针对传统算法不能应用于室外环境和缺乏定量分析的缺点,提出了一种单摄像机恢复场景三维结构和摄像机位姿的新算法.提出了视频序列关键帧提取方法,降低了运算复杂度;利用特征点对和摄像机内参量计算场景三维结构和关键帧的位姿并提出一种估计关键帧位姿的简便方法;最后,提出一种兼顾优化效果和运算复杂度的自适应光束法平差算法优化场景结构和摄像机位姿,并生成适于机器人导航的数字高程图.室内和室外多种场景下的定量和定性实验结果表明,绕行误差低于4%,该算法能够接近实时准确实现同时场景构建和摄像机定位. 相似文献
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《光子学报》2015,(12)
稀疏流形聚类和嵌入算法通过仿射空间中的稀疏表示获得稀疏系数,并能由稀疏系数自适应地选取来自同一流形的数据点.但稀疏流形聚类和嵌入算法没有直接的投影矩阵,且为非监督学习方法.针对稀疏流形聚类和嵌入算法算法的不足,提出一种新的监督稀疏流形嵌入算法.该方法首先在仿射空间中采用稀疏优化法得到稀疏系数,然后根据稀疏系数构建相似权值,并在权值中嵌入样本类别信息,增加同类数据间的聚集性,并在低维嵌入空间中保持这种相似性不变,提取鉴别特征来提升分类性能.实验结果表明:该文方法不仅能保持数据的稀疏特性,而且通过利用样本数据的类别信息使同类数据在低维空间尽可能聚集,提取鉴别特征,进而改善高光谱影像的地物分类效果. 相似文献
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为了提高人体动作识别的准确率和实时性,提出了一种基于关键帧的人体行为识别新方法。用Kinect提取人体骨架信息(各关节点的3D坐标),将中心点(人体基准参考点)分别与其他各关节点作结构向量,根据空间不变性选取中心向量,计算各个结构向量和中心向量之间的夹角,并将夹角的角速度作为一种新的姿态描述特征,利用AP(Affinity Propagation)聚类算法提取关键帧,利用SVM将得到的关键帧进行动作序列的分类。在Cornell Activity Dataset-60(CAD-60)数据库实验结果表明,新方法具有良好的识别能力。 相似文献
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针对现行的凸锥体分析方法提取多光谱影像端元数目的有限性,提出了基于空间全局聚类分析的多光谱遥感影像端元自适应提取方法。该方法首先通过主成分分析对多光谱遥感影像进行降维处理,去除波段间的相关性;然后根据空间光谱间相似性,采用经典的空间聚类算法ISODATA对影像全局聚类,合并聚类后小斑块,实现影像自动分块;最后根据分块对象地物类型分布的复杂程度和散点图特征分析,自适应确定端元数目,再通过沙漏算法迅速地提取端元。通过TM影像端元提取实验表明该方法能够有效的提取多光谱影像的端元;同时克服了端元数目限制,提高了端元提取的精度,为多光谱遥感影像端元提取提供了新思路。 相似文献
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为了构建鲁棒的背景模型和提高前景目标检测的准确性, 综合考虑同一位置的像素点在时间上的关联性和与其相邻像素的空间关联性, 基于经典的ViBe算法中的随机聚类思想提出了一种复杂背景建模和前景检测方法. 利用样本一致性原理, 采用前n帧序列图像得到初始化背景, 避免了Ghost现象的发生; 根据实际复杂背景的动态反馈获取自适应聚类阈值和自适应更新阈值进行随机聚类, 从而实现了对动态背景的适应性; 通过全局扰动阈值和局部像素级判断阈值的结合, 实现了对光照缓慢变化、快速变化以及突然变化的免疫性, 准确地分割前景目标. 对多组数据集的测试结果表明, 本文算法较大地提高了背景模型对动态背景、光照变化及相机抖动的复杂背景的适应性和鲁棒性. 算法还能很好地适用于红外图像检测运动目标的场合, 扩展了本算法的应用范围. 在没有进行任何图像预处理和形态学后处理情况下, 得到的原始前景检测精度优于其他对比算法. 相似文献
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将传统的关键帧提取算法应用于经纬仪图像序列时,关键帧序列中会包含大量的非稳定跟踪图像帧。为了在关键帧提取过程中更好地保留目标稳定跟踪测量信息,该文在分析了经纬仪图像序列的特点后,构建了一种基于局部极大值的经纬仪图像序列关键帧提取算法。该算法首先计算图像序列的帧间差分,然后使用汉宁窗函数对帧间差分进行平滑,最后基于平滑后的帧间差分局部极大值来提取关键帧。实验结果表明:提出的算法相对于传统的帧间差分强度排序方法能更好地保留目标的跟踪测量信息,提取的关键帧在整个跟踪测量图像序列中分布更为均匀,包含的场景信息更为丰富。 相似文献