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非合作航天器相对位姿的鲁棒视觉确定方法 被引量:5
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作者 张世杰 谭校纳 曹喜滨 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期6-10,共5页
以非合作航天器的相对状态确定为研究背景,针对无法在目标航天器上安装测量光标的问题,提出利用目标航天器自然特征的单目视觉测量方案.并针对仅利用非合作航天器自然特征而导致的粗大误差增大等问题,提出了基于Randomized RANdom SAmpl... 以非合作航天器的相对状态确定为研究背景,针对无法在目标航天器上安装测量光标的问题,提出利用目标航天器自然特征的单目视觉测量方案.并针对仅利用非合作航天器自然特征而导致的粗大误差增大等问题,提出了基于Randomized RANdom SAmple Consensus(R-RANSAC)的相对位姿单目视觉确定鲁棒算法,该算法首先采用R-RANSAC剔除粗大误差,然后利用基于特征点的相对位姿确定迭代算法消除其他类型的误差影响,以进一步提高算法确定精度.与航天器交会对接视觉系统不同,该系统无需在目标航天器上安装测量光标,而是充分利用目标航天器的自身结构特征,因此更适用于非合作航天器间的相对状态测量.最后对本文算法进行了数学仿真,结果表明该算法的有效性和可靠性. 展开更多
关键词 非合作航天器 单目视觉 相对位姿 R—RANSAC 迭代算法
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利用RANSAC算法对建筑物立面进行点云分割 被引量:68
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作者 李娜 马一薇 +1 位作者 杨洋 高晟丽 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2011年第5期144-145,138,共3页
建筑物立面点云分割是车载激光扫描数据特征提取与建模的基础。本文将随机抽样一致性算法(Ran-dom Sampling Consensus)方法引入对点云的分割中,并在判断准则中引入了点云的r半径密度,消除了噪声的影响,同时建立角度和距离两个约束条件... 建筑物立面点云分割是车载激光扫描数据特征提取与建模的基础。本文将随机抽样一致性算法(Ran-dom Sampling Consensus)方法引入对点云的分割中,并在判断准则中引入了点云的r半径密度,消除了噪声的影响,同时建立角度和距离两个约束条件对平面分割结果进行优化,提取出了最终的建筑物立面特征平面。 展开更多
关键词 车载激光扫描 随机抽样一致性 点云分割 r半径密度
原文传递
SIFT和改进的RANSAC算法在图像配准中的应用 被引量:25
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作者 罗文超 刘国栋 杨海燕 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第15期147-149,156,共4页
在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别,这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定,对旋转、缩放、平移是保持不变性的,对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪... 在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别,这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定,对旋转、缩放、平移是保持不变性的,对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法,在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价,改进为R-RANSAC(The Randomized RANSAC)算法。对这两个方面进行论述,运用SIFT(尺度不变特征变换)算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配,采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化,尽可能在短的时间里完成匹配矫正,进而加速整个配准的时间。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换(SIFT)描述子 图像匹配 图像配准 随机抽样一致性 顺序概率比测试
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