【摘 要】
：
相机的位姿估计广泛应用于计算机视觉和机器人学等领域。针对相机位姿估计的稳定性与实时性,基于正交迭代算法,提出了一种考虑空间参考点不确定性的相机位姿估计算法。该算法的关键思想是在考虑摄像头畸变的情况下,根据参考点的位置特征获得相应权值,并利用加速正交迭代思想对迭代过程中的重复计算进行规整,最小化加权重投影物方残差函数获得相机位姿。模拟数据实验和真实图像实验表明,该算法计算精度更高,速度更快,时间复杂
论文部分内容阅读
相机的位姿估计广泛应用于计算机视觉和机器人学等领域。针对相机位姿估计的稳定性与实时性,基于正交迭代算法,提出了一种考虑空间参考点不确定性的相机位姿估计算法。该算法的关键思想是在考虑摄像头畸变的情况下,根据参考点的位置特征获得相应权值,并利用加速正交迭代思想对迭代过程中的重复计算进行规整,最小化加权重投影物方残差函数获得相机位姿。模拟数据实验和真实图像实验表明,该算法计算精度更高,速度更快,时间复杂度较低。在空间参考点深度较大或者偏离摄像头光轴的情况下,该算法的时间复杂度和精度均优于现有的正交迭代算法
其他文献
We proposed a three-dimensional(3D) image authentication method using binarized phase images in double random phase integral imaging(InI). Two-dimensional(2D) element images obtained from InI are enco
Bio-imaging generally indicates imaging techniques that acquire biological information from living forms.Recently, the ability to detect, diagnose, and monitor pathological, physiological, and molecul
本文研究具有多极值点的单参复解析映射族f(z)=z~n+cz构造非线性迭代函数系及其分形.首先分析复解析映射族f(z)=z~n+cz在动力平面上的数学特性、M集及充满Julia集的几何特点;进而研究该复映射族在其M集的2个1周期参数区域上选取参数构造的迭代映射在动力平面上的动力学特性;在参数模值大于1的1周期参数区域中挑选N(N≥2)个参数,构造动力平面上的迭代映射(f(z)=z~n+ciz,i=
Past research has demonstrated that a sampled phase-only hologram(SPOH) is capable of representing an image without the magnitude component of the hologram. At present, an SPOH can only record and rec
资产实物"ID",也叫电网资产统一身份,是指为国家电网公司实物资产设备给予唯一、终身不变的身份编码,贯穿电网实物资产规划计划、采购建设、运维检修、退役处置等资产全寿命周期各阶段,实现资产全寿命周期项目编码、WBS编码、物料编码、资产编码、设备编码等信息的关联共享。资产管理在企业管理中占据举足轻重的地位,本文根据电力企业资产形成轨迹,在资产形成前端就赋予身份编码,统一身份贯穿与整个资产全生命周期管理
面对规模较大的图像识别任务时,基于卷积神经网络的深度学习方法存在训练时间过长的问题,导致识别效率不高。因此,提出一种基于局部特征深度信念网络的大规模图像高效识别算法。首先,该方法从原始图像中提取多个局部特征,并根据分配给图像的标签将每个局部特征分类。然后利用分类后的图像局部特征训练深度信念网络,获得网络的相关参数。最后利用深度信念网络进行图像识别。在CAS-PEAL-R1大规模图像数据集上进行了图
为了提高图像融合效率,保持良好的边缘支持度,以便更好完成图像重构,提出了基于小波变换的图像融合算法。利用小波变换对信号多方向特征提取的优势,将多维图像信号分析化繁为简,在融合规则制定中,权衡图像融合的清晰度和融合算法复杂度,对图像信号低频信号和高频信号分开处理,低频进行加权平均,而高频进行局部方差处理,最后进行小波逆变换得到重构图像。实验证明,该方法重构图像效果清晰,且信噪比高。
随着数字图像处理技术的不断发展,实时图像处理成为可能;为了实时掌握运载火箭飞行状态,快速准确地判断飞行过程中运载火箭特征事件的发生情况,提出了一种基于实时图像处理的运载火箭飞行特征事件判别方法,作为辅助判别手段;同时,也给出了从图像传输、处理、判别方法一整套流程和方法;该方法能够实现50ms精度量级的事件判别能力,能够满足运载火箭实时飞行指挥决策需要,也可作为当前判别飞行特征事件的一种有效的辅助手
基于扩展小波树理论和多任务贝叶斯模型,提出了彩色图像自适应压缩采样方法。根据扩展小波树结构中父子系数和兄弟系数的关系,对彩色图像中红、绿、蓝三通道图像分别进行了自适应压缩采样。利用彩色图像三通道间的相关性和多任务贝叶斯模型,分别处理了采样得到的三通道高频小波系数,并重构融合得到彩色图像。研究结果表明,当采样次数为600、采样率为14.6%时,利用所提方法得到的彩色重构图像的峰值信噪比均大于27dB
本文通过一种改进的基于R GB空间的颜色增强算法变换R GB空间颜色值并分割图像,锁定道路两边的图像信息并利用其特有的几何形状检测并定位交通标志,提取其内部图形,建立基于边缘梯度特征的交通标志匹配和污损识别算法模型。该算法利用少量样本快速创建不同尺度和角度下的模板,解决了基于机器学习方法下需要大量样本并训练时间过长的问题,同时基于梯度特征进行匹配,解决了基于灰度的模板匹配对光照变化过于敏感的问题。