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针对眩光/阴影等复杂光照干扰场景视觉定位鲁棒性较低的问题，该文提出一种顾及图像亮度特征的自适应视觉同时定位与地图构建(SLAM)定位方法。该方法基于ORB-SLAM2算法进行改进，通过在ORB-SLAM2前端利用图像平均亮度阈值法检测光照干扰图像，并对其进行饱和度增强，从而得到有利于ORB特征提取的图像。该文利用TUM数据集与KITTI数据集验证了所提方法的可靠性，并与原ORB-SLAM2和ORB-SLAM3算法进行了对比实验。实验结果表明，该文方法的定位精度优于其他两种算法，有效提升了复杂光照场景中视觉定位的鲁棒性。 相似文献
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针对ORB-SLAM3算法中特征点存在易丢失、精度低,进而导致双目在复杂场景下运动轨迹误差大的问题,本文设计了一种改进的ORB-SLAM3算法。首先,在ORB特征匹配算法中引入自适应角点检测技术,增加特征点的采集数量,并采用光流法跟踪图像特征,提高关键帧的创建成功率;其次,以特征点为中心,作区域搜索,提高实时性;然后,采用双向左右一致性检验筛选最优视差,应用Prosac算法去除误匹配点对;最后,结合深度信息对关键帧进行筛选,提高关键帧的质量,优化相机位姿。采用KITTI和EuRoc数据集进行了试验,验证了改进算法在绝对轨迹误差上具有良好的优化效果。 相似文献
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增强现实中的跟踪注册技术一直是研究的重点和难点，而地下矿道和巷道内亮度低，产生的图像较昏暗，车载相机快速运动和抖动，对传统的基于特征匹配的跟踪注册提出了挑战。本文从提高增强现实中跟踪注册稳健性和精度出发，采用基于Retinex改进的方法增强昏暗图像的亮度，同时利用基于对抗神经网络的方法恢复运动模糊图像。首先提取图像ORB特征，实现初始化；然后根据跟踪特征点的数量，开启图像增强和图像恢复线程，提高特征点提取质量和数量。在数据集和真实模拟场景下的试验结果显示，跟踪精度提高了12%左右，在低亮度和含有轻微模糊的情况下，跟踪注册稳健性也有显著提高。 相似文献
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同时定位和地图构建(SLAM)凭借其高能效和低功耗等特点在诸多领域应用前景广阔.然而,在传统的SLAM系统中仍存在一些问题:传统的视觉里程计中关键帧并不包含语义信息,移动机器人获取的图像信息较为单一,且在实际场景中关键帧总包含大量误匹配点和动态点.针对以上问题,本文提出一种语义SLAM思路.首先,为了能够匹配到正确且对应的特征点,摒弃动态点和误匹配点的干扰,提出了一种基于Lucas-Kanade光流法的相邻帧特征状态判别法,将这项功能作为新的线程加入ORB-SLAM3的视觉里程计部分,完成对部分传统SLAM框架的优化和改进工作.其次,针对传统SLAM系统前端视觉里程计获取的图像帧不包含任何语义信息的问题,使用基于YOLOV4的目标检测算法和融合全连接条件随机场CRF的Mask R-CNN语义分割算法对ORB-SLAM3中的关键帧图像进行处理,有效提高了机器人等智能设备对室内环境的感知能力. 相似文献
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在恢复场景信息和相机运动时，传统的SLAM算法是基于静态环境假设的。场景中的动态物体会降低算法的稳健性和最终的定位精度。本文提出将基于深度学习的图像语义分割技术与传统的视觉SLAM算法结合，以减少动态物体对定位结果的干扰。首先，构建有监督的卷积神经网络对输入图像中的动态物体进行分割，获得语义图像；然后，从原始图像中提取特征点，并根据语义图像剔除动态物体特征点，保留静态物体特征点；最后，利用静态物体特征点采用基于特征点的单目视觉SLAM算法对相机运动进行跟踪。在ApolloScape自动驾驶数据集上的试验表明，与传统方法相比，本文算法在动态场景中定位精度提升约17%。 相似文献
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为了提高视觉SLAM相机位姿估计的计算效率,提出一种直接位姿估计方法。该方法无需逐帧进行特征提取和影像匹配,直接根据像点辐射信息构建非线性优化问题求解相机位姿。推导了基于灰度变换系数的直接法位姿估计平差模型及相应的反向构成迭代解法,利用常速运动模型构建合理初值假设,设计相应的关键帧判断与创建准则,并基于ORB-SLAM系统框架进行实现,使其在保留间接法优点的同时,运算速度得以显著提升。实验结果表明:该方法估计每帧位姿仅需5.7 ms,可以在保证同等精度的情况下,达到ORB-SLAM系统2倍以上的整体计算效率,基本满足视频影像实时稳健三维重建的要求。 相似文献
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提出了利用多尺度DoG滤波器模拟人眼视觉的边缘相阻机制,计算出人眼观察各像素的适应性亮度,并对图像各适应性亮度下的色度进行适应性调整;通过计算光感知细胞在各适应性亮度关系下的相对视觉感知信息,提出可保持视觉空间中各维颜色的相对视觉感知信息的映射算法,从而实现了基于多尺度DoG滤波器的高动态范围图像映射。该算法可以在保留高动态范围图像中场景的纹理细节和颜色的前提下,使高动态范围图像能真实地显示在动态范围较低的显示设备或纸张上。实验测试说明,该算法能够正确地再现高动态范围图像原有的场景信息。 相似文献
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设计了一套基于图像测量技术的花键套端面尺寸检测系统,采用高分辨率工业相机获取零件图像信息,使用相机标定技术标定相机参数,以校正光学系统导致的零件图像畸变,通过图像处理技术处理并分析图像,得到图像特征尺寸信息,最后采用分区域标定像素当量的方法得到零件实际尺寸.使用该检测系统与三坐标测量仪检测系统进行对比实验,实验结果显示,该系统尺寸检测结果与三坐标测量仪检测结果比照相差不超过10 μm.每个零件检测时间不超过20 s,速度远远快于平均检测时间需约2 min的三坐标测量仪检测方法,因此在满足检测精度的基础上大大提高了检测速度,实现了花键套尺寸批量检测. 相似文献
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全球卫星导航系统(GNSS)在弱信号环境下,GNSS信号易受到遮挡或者电磁干扰,严重影响导航定位的可靠性、连续性和精度. 针对此问题,本文作者研究了一种GNSS和视觉观测紧组合导航定位方法. 首先基于相机采集图像数据,利用ORB-SLAM2开源平台求解得到视觉位置结果增量,再联合GNSS伪距观测数据采用卡尔曼滤波(KF)进行组合定位解算. 采用实测的GNSS伪距观测数据和图像数据进行测试,试验结果表明:该算法不仅能有效地提升GNSS弱信号环境下导航定位的连续性和精度,还能在卫星数少于4颗时保持持续导航定位. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(4)
现有的视频浓缩方法无法有效表达视频对象在多相机地理场景中的全局运动情况。针对该问题,提出了顾及相机可观测域的地理场景多相机视频浓缩方法。首先基于视频空间化处理,进行地理场景中相机可观测域分析;其次通过多相机视频对象的数据组织,优选相机可观测组集合,获得虚拟视点;最终实现场景中多相机视频浓缩。实验结果表明,所提方法不仅能够表现视频对象在多个相机镜头中的全局运动情况,而且相比于虚拟场景中的单相机视频浓缩具有更高的时间压缩率。 相似文献
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一种消除陆地卫星TM6夜间图像上干扰条带的滤波方法 总被引：2，自引：0，他引：2
本文介绍一种消除陆地卫星TM夜间图像上干扰条带的滤波方法。该方法的核心是用中位数判 错法首先判出干扰条带的位置,然后对原始图像上构成干扰条带的噪声点作二维空间域平滑滤波。 这种滤波方法不仅能消除干扰条带,而且能保存原始图像上的有用信息。通过滤波处理获得了较 满意的图像。 相似文献
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一种改进均值的自适应中值滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对自适应中值滤波算法在滤除高浓度椒盐噪声和保留图像边缘细节中的不足，提出了一种改进均值的自适应中值滤波（IMAMF）算法。该算法采用扩充图像边界的方式，使得原图像的边界点能在自适应的滤波窗口下参与噪声检测和滤波处理，并在检测噪声和信号时，增加了噪声阈值判定，将存在噪声的像素点用修正后的均值滤波器值输出，信号点则用原始灰度值输出。为了验证算法的可行性，采用了5种不同的算法进行仿真对比分析，并从主观角度和客观指标上进行效果评价。试验结果表明：该算法能有效滤除浓度为10%~90%范围内的椒盐噪声，且图像细节和边缘信息得到了更好的保留，滤波性能明显优于其他算法。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(1)
航拍图像数据量大、图幅多、云雾情况复杂,在观测了大量航拍去雾图像后,发现效果并不理想,对比度依旧不高。通过研究暗通道先验去雾算法,分析有雾图像退化过程,提出了基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化方法。当原始图像云雾不均时,采用增强大气透射率图层对比度的方法来改善去雾输出图像的质量;此外,针对全部有雾输入图像,使用自动对比度或自动颜色增强的图像处理方法来提升去雾输出图像的亮度;最后通过计算机编码实现优化算法进行实验,采用无参考的客观图像质量评价方法对优化前后的图像效果量化评价。分析结果表明,在保障运算时间的基础上,优化算法使输出的去雾图像效果更加清晰,符合无人机航拍图像数据质量控制的要求。 相似文献
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地形校正是遥感影像定量化应用环节之一,以往的地形校正研究多是针对一景影像中很小的局部影像块来进行处理研究的,对整景大场景影像进行地形校正的研究尚不多。基于此,本文利用高分一号的宽视场相机拍摄的16 m分辨率的遥感影像,研究了大场景下地形校正方法,对C校正模型进行了改进,在C校正模型中加入了反射角的影响,并且验证了改进模型的合理性;最后对改进的模型与余弦校正模型、传统的C校正模型的处理结果进行了比较。通过分析,利用改进的模型,影像的标准差普遍变小,影像校正后的阴阳坡亮度值趋于一致的趋势更明显。试验结果表明,对大场景、非星下点成像的遥感影像利用改进模型进行地形校正效果明显增强。 相似文献