【摘 要】
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针对单目视觉定位系统获取的图像含有较大噪声的问题,提出了一种改进的二维经验模态分解(BEMD)阈值去噪算法。首先,通过构建噪声压缩图像消除BEMD分解的位置敏感性误差;然后,
【机 构】
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东南大学仪器科学与工程学院微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61873064,51375087);江苏省科技成果转化专项资金项目(BA2016139);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_0073)
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针对单目视觉定位系统获取的图像含有较大噪声的问题,提出了一种改进的二维经验模态分解(BEMD)阈值去噪算法。首先,通过构建噪声压缩图像消除BEMD分解的位置敏感性误差;然后,通过BEMD将构建的噪声压缩图像分解成一系列本征模态函数,并基于?2准则和概率密度函数区分出噪声主导本征模态函数和信号主导本征模态函数,使用软阈值技术实现噪声主导IMF的去噪。最后,将所提算法应用于单目视觉定位中,并与小波去噪和BEMD-DT去噪算法进行对比。对比结果表明,在转弯和直线运动两种情况下的东向位置误差、北向位置误差和航向角
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