【摘 要】
:
本课题的背景是为吸尘机器人自动导航系统找出一个快速准确的稠密匹配算法,所以本文围绕着稠密匹配实现的相关步骤,通过理论和实践相结合的方式,深入系统的研究了稠密匹配的
论文部分内容阅读
本课题的背景是为吸尘机器人自动导航系统找出一个快速准确的稠密匹配算法,所以本文围绕着稠密匹配实现的相关步骤,通过理论和实践相结合的方式,深入系统的研究了稠密匹配的相关组成部分和技术难点,旨在找出一个实时准确的稠密匹配算法。全文共分五章,各章内容如下:第一章介绍了了双目视觉的基本理论一—Marr视觉框架,同时调研了国内外机器人视觉的研究现状,阐明了本课题的研究思路、研究难点和主要工作。第二章介绍了线性摄像机的投影模型,然后阐述了张正友正面标定法的原理,实现了基于OpenCV的摄像机标定并同时对输入的图像进行了校正。校正结果表明,标定得到的参数能够满足匹配精度的要求。第三章首先介绍了稠密匹配原理和匹配约束,然后分析了匹配误差和遮挡等匹配难点,接下来重点研究了基于Census非参数变换的立体匹配方法,指出了传统Census匹配方法的局限性,提出通过对图像进行双线性插值来提高精确度,并采用移动求和与定点化技术对算法进行加速。实验结果表明,改进算法和传统Census非参数变换立体匹配算法相比,在非遮挡区域和深度不连续区域,精确度都有所提高。第四章提出了一种改进的基于区域分割的全局匹配算法,该算法首先通过Mean Shift进行图像分割,然后利用粗匹配得到的视差图对分割块进行视差平面拟合与合并,接着利用Graph Cuts全局优化获得视差结果。实验结果表明,本算法在精度上不仅优于Census非参数变换立体匹配,也优于原始和相类似的算法。第五章对本课题的研究工作进行了总结,并对未来的研究进行了展望。
其他文献
随着科技的发展,仿人型机器人逐渐成为计算机、机器人等领域的最热门的研究方向之一,由韩国专业机器人生产厂商MiniRobot生产设计的MF-AI3型半自主仿人型机器人是当今仿人型
随着信息技术的不断发展,以神经网络为载体的深度学习逐渐成为了现阶段各种先进技术的代名词。神经网络技术从上世纪出现以后,各种基于神经网络的模型逐渐用来解决实际场景中
近年来,移动互联网发展迅猛,逐渐渗透到人们工作、生活的各个领域,改变人们在信息时代的生活方式。各种内容的移动应用层出不穷,为用户带来了巨大的方便和丰富的体验。同时,
虚拟心脏是综合运用计算机强大的计算能力以及图形显示能力,对真实心脏的解剖结构、电生理等方面的特性进行仿真。虚拟心脏电生理仿真数学模型由常微分方程组构成的心肌细胞
在分布式的数据库系统中,一般情况它的最大特征是存在数据冗余。分布式数据库因物理位置不同,存储设备比较分散,要保证数据的完整性和可信性,降低数据库风险性,大多通过冗余
宽视角且超分辨率的图像能够为许多科研领域提供更为精确的实验数据,但是受到图像采集设备的限制以及成像技术不成熟而无法获取满意的结果,因此图像拼接成为解决这一技术难题
随着无线网络在家庭自动化、交通控制、医疗保健、环境监测、战场探测和农业等方面的应用,因为网络节点是由电池供电,所以节点自身存在的能量几乎成为网络生命周期的瓶颈问题
人工智能的蓬勃发展,让机器人走进了我们的生活。机器人不仅可以满足工业需求,也可以应用在艺术生活中。目前,机器人可以进行漫画、素描、油画等艺术创作。而简笔画利用点、线等
本论文选题来源于“十一五”国家科技支撑计划课题“山区信息化技术研发与集成示范”。论文以宁夏彭阳县小流域为研究区域,设计并实现了基于GIS的小流域综合治理辅助信息系统
选播是IPv6中新定义的一种标准通信模式,它能使得用户通过一个选播地址就可以访问到该地址所标识的一组服务器中对用户来说是“最优”的一个。选播通信可以有效地改善网络流