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基于改进RANSAC-EightPoint算法的单目视觉的自动初始化方法
1
作者 何斌 李晓明 《工业控制计算机》 2017年第11期70-71,共2页
为解决利用单目相机估计相机位姿时产生的尺度问题和尺度不统一带来的影响,需通过初始化方法来固定尺度,而初始化方法应无需人为选择两张良好的图片来进行初始化且要有良好的鲁棒性,提出了一种基于改进RANSAC-EightPoint算法的自动初始... 为解决利用单目相机估计相机位姿时产生的尺度问题和尺度不统一带来的影响,需通过初始化方法来固定尺度,而初始化方法应无需人为选择两张良好的图片来进行初始化且要有良好的鲁棒性,提出了一种基于改进RANSAC-EightPoint算法的自动初始化方法 ,可自动选择有显著视差的两张图片进行初始化。通过随机采样一致性(Random Sample Concensus,RANSAC)与八点法(Eight-point-algorithm)结合的改进RANSAC-Eight Point算法来估计两图像间的位姿,使得对带有错误匹配的数据也有较准确的估计值。最后采用标准测试数据集和自己采集数据对该方法进行测试,并比较了利用该初始化方法后获得的轨迹和无初始化方法获得的轨迹与真实轨迹之间的差异。实验结果表明该方法都能对这些数据集完成初始化,通过该方法后所得到的轨迹具有全局一致性。 展开更多
关键词 单目视觉 随机采样一致性 八点法 初始化
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一种多尺度几何分析的摄像机对弱定标算法 被引量：4
2
作者 丁辉 付梦印 王美玲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2007年第6期1115-1118,共4页
自主车上的立体视觉系统一般由两台固定在平台上的定焦摄像机组成,因此摄像机内参数经一次标定后不再变化,只需要考虑外参数的标定.本文针对自主车视觉系统的特殊应用情况,提出一种基于多尺度几何分析思想的摄像机对弱定标算法,该算法采... 自主车上的立体视觉系统一般由两台固定在平台上的定焦摄像机组成,因此摄像机内参数经一次标定后不再变化,只需要考虑外参数的标定.本文针对自主车视觉系统的特殊应用情况,提出一种基于多尺度几何分析思想的摄像机对弱定标算法,该算法采用Contourlet变换对左右图像中的角点进行检测,利用Hartley规范化8点法估计摄像机对的基础矩阵.依托现有的摄像机内部参数标定工具箱,在摄像机对弱定标的基础上还可以快速地获得摄像机对之间的外参数矩阵.实验结果表明该方法具有较好的精度. 展开更多
关键词 摄像机对弱定标 CONTOURLET变换 角点检测 规范化8点法
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基于图像几何静矩的机器视觉基础矩阵估计 被引量：7
3
作者 陶兆胜 屠大维 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1776-1780,共5页
提出了一种在平移情况下通过计算图像的几何静矩求形心方式估计基础矩阵的算法。首先对通过平移方式所采集的两幅图像进行相关的图像处理,并用形态学图像处理方法滤除残余的孤立噪声点,然后提取出标定所需的角点,并运用力学中的几何静... 提出了一种在平移情况下通过计算图像的几何静矩求形心方式估计基础矩阵的算法。首先对通过平移方式所采集的两幅图像进行相关的图像处理,并用形态学图像处理方法滤除残余的孤立噪声点,然后提取出标定所需的角点,并运用力学中的几何静矩方式求出由不同数量的角点所组成的各种多边形的形心,然后用归一化的8点算法求出基础矩阵。经过大量的实验证明该算法实现了基础矩阵的高精度的线性估计。 展开更多
关键词 几何静矩 形心 8点算法 基础矩阵
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大型特装车辆地形匹配算法研究 被引量：3
4
作者 郭晓刚 黄先祥 +1 位作者 张志利 高钦和 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期461-464,共4页
针对导弹武器系统大型特装车辆实体模型在虚拟环境中的运动问题,提出了8点地形匹配算法。详细论述了算法的思想和实现过程,利用垂直射线法确定匹配点在地形上的投影点,提出了匹配矩形的概念,简化了计算过程。并针对虚拟场景中车辆转弯... 针对导弹武器系统大型特装车辆实体模型在虚拟环境中的运动问题,提出了8点地形匹配算法。详细论述了算法的思想和实现过程,利用垂直射线法确定匹配点在地形上的投影点,提出了匹配矩形的概念,简化了计算过程。并针对虚拟场景中车辆转弯失真的问题提出了车辆转弯算法,分析了算法的原理并给出了实现的步骤。最后,利用仿真实验对两种算法的有效性进行了检验。 展开更多
关键词 地形匹配 8点匹配法 匹配矩形 车辆转弯算法
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计算机视觉中基本矩阵的估计方法 被引量：4
5
作者 胡凌山 朱齐丹 《应用科技》 CAS 2005年第10期41-43,共3页
基本矩阵的估计是计算机视觉中一项重要的研究课题.从特征点的提取、匹配到从一组对应点求出基本矩阵的估计值,完整地介绍了求解基本矩阵的方法.对于噪声干扰以及问题固有的复杂性所导致的误匹配,以及由此导致的估计结果恶化问题,采用... 基本矩阵的估计是计算机视觉中一项重要的研究课题.从特征点的提取、匹配到从一组对应点求出基本矩阵的估计值,完整地介绍了求解基本矩阵的方法.对于噪声干扰以及问题固有的复杂性所导致的误匹配,以及由此导致的估计结果恶化问题,采用最小中值法(LMedS),有效地解决了存在误匹配情况下稳定、准确地估计基本矩阵的问题. 展开更多
关键词 基本矩阵 特征点 最小中值法 估计方法
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基于深度优先搜索的快速指纹细化算法改进
6
作者 刘丽华 邓方安 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第16期4374-4376,共3页
对指纹图像的细化算法进行了较深入地研究,分析了两种常用细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点。针对其中存在的迭代次数多、细化速度慢、图像局部细化不彻底等问题,提取了一种无回溯深度优先搜索的快速指纹细化算法... 对指纹图像的细化算法进行了较深入地研究,分析了两种常用细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点。针对其中存在的迭代次数多、细化速度慢、图像局部细化不彻底等问题,提取了一种无回溯深度优先搜索的快速指纹细化算法。实验结果表明,该算法在保证对图像完全细化的同时,也具有较快的细化处理速度。 展开更多
关键词 深度优先搜索 细化算法 指纹图像 八连通 分叉点
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姿态估计算法在古建筑室内环境中的应用研究 被引量：1
7
作者 师小燕 万韬阮 +4 位作者 汤汶 李诗宁 成红艳 景军锋 朱耀麟 《计算机与现代化》 2012年第11期214-216,共3页
摄像机姿态估计是影响三维注册成功与否的关键技术,目前在基于基本矩阵的估计中最流行的是八点算法,但八点算法针对平面场景出现明显的退化,因此在针对古建筑室内环境的注册应用中,为了扩大场景的适用范围,利用计算机视觉技术,对基于五... 摄像机姿态估计是影响三维注册成功与否的关键技术,目前在基于基本矩阵的估计中最流行的是八点算法,但八点算法针对平面场景出现明显的退化,因此在针对古建筑室内环境的注册应用中,为了扩大场景的适用范围,利用计算机视觉技术,对基于五点算法和八点算法的两种算法进行研究。以盒子结构为古建筑的室内环境结构进行模拟,结果表明,五点算法较八点算法恢复的三维模型有更高的精确性。 展开更多
关键词 注册 五点算法 八点算法 古建筑 计算机视觉 三维模型
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湖州气象图形可视化软件的设计与实现 被引量：8
8
作者 吴彬 李艳芳 +3 位作者 张喜亮 黄玲琳 李洪权 周之栩 《气象水文海洋仪器》 2013年第1期69-72,76,共5页
气象信息图形可视化软件实现了对气象监测信息(自动气象站数据和新一代多普勒雷达数据)以及气象预测信息的图形可视化。文章阐述了该软件的模块化结构设计的过程,解析了其关键性技术,并展示了该软件的主要功能和产品结果。该软件使得气... 气象信息图形可视化软件实现了对气象监测信息(自动气象站数据和新一代多普勒雷达数据)以及气象预测信息的图形可视化。文章阐述了该软件的模块化结构设计的过程,解析了其关键性技术,并展示了该软件的主要功能和产品结果。该软件使得气象预报员能更直观地了解当前的气象信息、理解大气演变及其变化趋势,进而提高应对灾害性天气的预报和预警水平。 展开更多
关键词 图形可视化 SURFER 光线投影算法 8点插值法 MeteoInfo类库
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基于数据包络的点模型简化方法的研究
9
作者 王嘉 苏红旗 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第2期355-357,共3页
对点模型处理阶段的简化进行研究,提出了一种基于数据包络的简化算法。该算法使用点对合并的聚合方法来减少点元的数量;构造内外包络时,使用二分法寻找最佳偏移值。在点对合并的过程中使用八叉树结构进行空间分解,使用贪婪算法来选择点... 对点模型处理阶段的简化进行研究,提出了一种基于数据包络的简化算法。该算法使用点对合并的聚合方法来减少点元的数量;构造内外包络时,使用二分法寻找最佳偏移值。在点对合并的过程中使用八叉树结构进行空间分解,使用贪婪算法来选择点对。实验表明,方法简单,保持了模型的尖锐特征,并且高效地实现了对模型的简化。 展开更多
关键词 点图形学 点模型 包络 增量聚合 八叉树结构 贪婪算法
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基于车载激光点云的高精地图矢量化成图 被引量：13
10
作者 赵焰 曹聿铭 黄鹤 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第12期105-109,114,共6页
针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云... 针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云的准确度;将三维点云按照外包框算法投影至最优平面,为后续沿各方向积分提供输入;利用八邻域KD-tree算法求出样本特征点云的均值邻域半径,依据邻域半径对各方向积分提供积分域中的微分元;根据提供的微分元沿各方向进行积分,在该积分元内找到距平面最值的最优解;按照积分结果构建点云索引,并根据点云特征构建模型,最终得到高精地图的矢量化点云。试验证明了该方法在处理实际问题时的可行性。 展开更多
关键词 车载激光点云 外包框算法 双方向积分法 八邻域算法 离群点过滤
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