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基于GC-RANSAC算法的单目视觉同时定位与地图构建
被引量：
1
1
作者
段震灏
徐熙平
《长春理工大学学报（自然科学版）》
2020年第1期20-26,37,共8页
移动机器人单目视觉同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术在应用过程中会获取大量数据,针对其带来的异常值干扰问题,提出一种基于新提出的随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法改进的半...
移动机器人单目视觉同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术在应用过程中会获取大量数据,针对其带来的异常值干扰问题,提出一种基于新提出的随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法改进的半直接单目视觉里程计(Semi-direct Monocular Visual Odometry,SVO)算法。算法分为两个线程:建图线程提取点特征与边缘特征,并采用了图割RANSAC(Graph-Cut RANSAC,GC-RANSAC)算法进行异常值剔除,通过计算特征点的深度值,来构建的环境特征地图;位姿估计线程通过最小化局部地图点和边缘线的重投影误差以及帧与帧、特征与特征之间的约束关系优化,得到位姿信息,实现定位功能。通过Euroc公开数据集上得到的仿真实验结果可见,该算法剔除异常值效果明显,平均定位精度相比SVO算法提高了15.6%。
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关键词
同时定位与地图创建
半直接法
gc-ransac
算法
单目视觉
在线阅读
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职称材料
基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法
被引量：
2
2
作者
谷学静
刘威威
《半导体光电》
CAS
北大核心
2023年第6期919-923,共5页
针对传统AGAST特征匹配算法存在精度差、鲁棒性低等问题,提出一种基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法。首先使用双边滤波进行去噪和增强图像边缘细节效果。其次使用BEBLID算法在特征提取阶段创建高效二进制描述子,来产生更好的...
针对传统AGAST特征匹配算法存在精度差、鲁棒性低等问题,提出一种基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法。首先使用双边滤波进行去噪和增强图像边缘细节效果。其次使用BEBLID算法在特征提取阶段创建高效二进制描述子,来产生更好的局部特征描述。然后使用GMS算法结合汉明距离来筛选KNN匹配后的图像,达到特征粗匹配。最后使用GC-RANSAC算法在误匹配剔除阶段进行局部最优模型拟合,得到图像特征精匹配。实验结果显示:改进后的算法在复杂环境下的总体平均准确率较AKAZE,BRISK和SIFT分别提高了10.57%,17.20%和19.45%。
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关键词
图像匹配
BEBLID
AGAST
GMS
gc-ransac
原文传递
题名
基于GC-RANSAC算法的单目视觉同时定位与地图构建
被引量：
1
1
作者
段震灏
徐熙平
机构
长春理工大学光电工程学院
出处
《长春理工大学学报（自然科学版）》
2020年第1期20-26,37,共8页
基金
吉林省科技发展计划项目(20170204048GX)。
文摘
移动机器人单目视觉同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技术在应用过程中会获取大量数据,针对其带来的异常值干扰问题,提出一种基于新提出的随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法改进的半直接单目视觉里程计(Semi-direct Monocular Visual Odometry,SVO)算法。算法分为两个线程:建图线程提取点特征与边缘特征,并采用了图割RANSAC(Graph-Cut RANSAC,GC-RANSAC)算法进行异常值剔除,通过计算特征点的深度值,来构建的环境特征地图;位姿估计线程通过最小化局部地图点和边缘线的重投影误差以及帧与帧、特征与特征之间的约束关系优化,得到位姿信息,实现定位功能。通过Euroc公开数据集上得到的仿真实验结果可见,该算法剔除异常值效果明显,平均定位精度相比SVO算法提高了15.6%。
关键词
同时定位与地图创建
半直接法
gc-ransac
算法
单目视觉
Keywords
simultaneous localization and mapping
semi-direct method
gc-ransac
algorithm
monocular vision
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法
被引量：
2
2
作者
谷学静
刘威威
机构
华北理工大学电气工程学院
唐山市数字媒体工程技术研究中心
出处
《半导体光电》
CAS
北大核心
2023年第6期919-923,共5页
基金
唐山市沉浸式虚拟环境三维仿真基础创新团队项目(18130221A)。
文摘
针对传统AGAST特征匹配算法存在精度差、鲁棒性低等问题,提出一种基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法。首先使用双边滤波进行去噪和增强图像边缘细节效果。其次使用BEBLID算法在特征提取阶段创建高效二进制描述子,来产生更好的局部特征描述。然后使用GMS算法结合汉明距离来筛选KNN匹配后的图像,达到特征粗匹配。最后使用GC-RANSAC算法在误匹配剔除阶段进行局部最优模型拟合,得到图像特征精匹配。实验结果显示:改进后的算法在复杂环境下的总体平均准确率较AKAZE,BRISK和SIFT分别提高了10.57%,17.20%和19.45%。
关键词
图像匹配
BEBLID
AGAST
GMS
gc-ransac
Keywords
image matching
BEBLID
AGAST
GMS
gc-ransac
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GC-RANSAC算法的单目视觉同时定位与地图构建
段震灏
徐熙平
《长春理工大学学报（自然科学版）》
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于双边滤波和AGAST-BEBLID的图像匹配算法
谷学静
刘威威
《半导体光电》
CAS
北大核心
2023
2
原文传递
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