【摘 要】
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复杂多变的光照给计算机视觉领域的研究带来了许多挑战,特别是对于实时单目视觉定位与建图算法（SLAM）。近年来,SLAM系统在普通光照环境下已经可以完成精准的定位建图任务,但在弱光照环境或者阴影环境下,前沿的SLAM系统也往往因为其视觉前端光照鲁棒性不足而导致跟踪出现问题。对于弱光照环境下的SLAM视觉前端鲁棒性问题,本文首先通过改进现有的成熟SLAM系统的视觉前端,提出了一种基于双特征算法的图像特
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复杂多变的光照给计算机视觉领域的研究带来了许多挑战,特别是对于实时单目视觉定位与建图算法（SLAM）。近年来,SLAM系统在普通光照环境下已经可以完成精准的定位建图任务,但在弱光照环境或者阴影环境下,前沿的SLAM系统也往往因为其视觉前端光照鲁棒性不足而导致跟踪出现问题。对于弱光照环境下的SLAM视觉前端鲁棒性问题,本文首先通过改进现有的成熟SLAM系统的视觉前端,提出了一种基于双特征算法的图像特征提取方法,确保系统在弱光照环境下也能提取到足够的特征信息以完成帧间匹配。通过结合两种点特征对生成轨迹进行束调整,提升了后端优化线程的性能。并且针对一些极暗环境下获取的图像,本文设计了一种基于亮度补偿的图像帧预处理方法,保证系统正常运行。通过在公开数据集的实验表明,本文提出的算法在一定程度上提高了SLAM视觉前端在弱光照环境下的鲁棒性,并且保留了其在普通光照环境下的优异性能。对于阴影环境下的光照鲁棒性问题,本文同样对SLAM视觉前端进行了改进,设计了一种能有效抵御阴影干扰的视觉跟踪方法。通过在HSI颜色空间检测环境阴影,并使用基于子区域匹配的自适应阴影去除算法,消去图像帧中的大部分阴影,保证视觉前端提取足够的特征信息。对于残留的阴影边缘部分,本文提出了一种异常特征点筛除算法,将阴影对图像帧间关联的影响降至最低。我们同样使用两个公开数据集对本部分方法进行了实验评估,结果也符合我们的预期。相比于传统方法,本文算法对于自然环境中出现的阴影具有更强的鲁棒性。
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