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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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提出了一种基于船载激光雷达点云数据河流水涯线精细化提取方法。该方法首先对点云数据进行粗格网划分,结合河流水涯线格网的密度、高程、边缘性和连续性多重约束条件,利用连通区域标记和边缘检测等组合算法,快速确定河流水涯线粗边缘;然后对粗提取结果进行细格网划分;并在此基础上提出距离约束下的单行格网局部高程最低点提取算法,实现河流水涯线精细化提取。针对上海某地区长度约为1.56 km河流的船载激光雷达实测点云数据,对提出方法的有效性进行了实验验证。实验结果表明该方法能够提取出精细可靠的河流水涯线。 相似文献
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本文提出一种结合多种投影影像从车载激光扫描数据中提取建筑物的方法。该方法首先将点云数据投影到XOY平面,生成多种投影影像;然后结合建筑物几何语义特征,对已获取的投影影像进行几何约束与形态学运算,得到建筑物种子区域;在此基础上,通过设置高差阈值,在最高高程影像上进行建筑物种子区域的八邻域区域生长,得到建筑物区域;最后将影像上的建筑物区域反投影到三维空间,提取出建筑物目标。实验结果表明,该方法能有效提取点云数据中的建筑物立面,取得较高的正确率和完整率,且大大提高了计算效率。 相似文献
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传统的基于像素的变化检测结果较为破碎,易产生较多"椒盐现象"。针对上述问题,提出一种改进的GKC模糊聚类算法对遥感影像进行变化检测。首先利用变化矢量分析法对配准好的遥感影像构造差异影像;然后再利用一种改进的GKC模糊聚类算法对差异影像进行分割,通过在目标函数中添加带有空间邻域信息的模糊因子进行迭代聚类;最后实现地物变化信息的提取。与传统方法进行对比,该方法能有效降低破碎像斑的数目,更好地保持变化地物的结构和形状,突出主要变化目标,提高变化检测精度。 相似文献
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提出了一种基于对象的船载激光扫描数据内河船舶目标检测方法。该方法基于船舶目标的高程信息和几何特征,利用投影和图像形态学运算方法快速确定包含船舶目标的兴趣区域;然后针对船舶目标数据的空间分布特征,对兴趣区域点云数据进行欧式距离分割和优化处理,生成实体对象,并构建高差、外包围盒和局部密度等特征构成的向量,采用支持向量机进行二元分类,提取出船舶目标。该方法成功地检测出船载激光扫描数据中的船舶目标,船舶目标检测的准确率较高。 相似文献
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