检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2012年第15期38卷 197-200页

作者：庄曈曾庆化刘建业董良南京航空航天大学导航研究中心南京210016

针对无人机在连续飞行过程中的姿态求取问题,提出一种基于单目视觉的微型无人机姿态算法。基于无人机摄像机获得序列图像,利用图像尺度不变特性变换获取特征点信息,结合对极几何约束关系,运用随机采样一致性原理求解载体位姿变换信息,... 详细信息

针对无人机在连续飞行过程中的姿态求取问题,提出一种基于单目视觉的微型无人机姿态算法。基于无人机摄像机获得序列图像,利用图像尺度不变特性变换获取特征点信息,结合对极几何约束关系,运用随机采样一致性原理求解载体位姿变换信息,从而获得载体的导航信息。实验结果表明,通过单目序列图像获得的姿态角度变化精度优于0.1°,在180°旋转情况下的误差累加值小于1°。

关键词：姿态单目视觉对极几何尺度不变特征变换随机采样一致性误差补偿

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面向vSLAM应用的ORB特征点匹配加速器架构设计

面向vSLAM应用的ORB特征点匹配加速器架构设计

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作者：张卓浙江大学

学位级别：硕士

vSLAM（visual Simultaneous Localization and Mapping,视觉同步定位与建图）技术被广泛应用在机器人、无人机、混合现实等领域。该技术对实时性要求较高,且常被部署于嵌入式设备。然而由于功耗、资源等因素限制,嵌入式系统的性能往往... 详细信息

vSLAM（visual Simultaneous Localization and Mapping,视觉同步定位与建图）技术被广泛应用在机器人、无人机、混合现实等领域。该技术对实时性要求较高,且常被部署于嵌入式设备。然而由于功耗、资源等因素限制,嵌入式系统的性能往往不足以支持实时的vSLAM应用。为了提高嵌入式vSLAM系统的实时性,现有研究开始使用硬件加速器来加速vSLAM中的部分计算过程。特征点匹配是vSLAM中的关键过程,也是计算较为密集的步骤,加速该过程可以极大地提升系统的整体性能。本文对使用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征的vSLAM系统中的特征匹配筛选过程进行研究,提出了基于桶的投影匹配算法（BPM,Bucket-based Projection Matching）,并实现了用于ORB特征匹配和筛选过程的专用硬件加速器。该加速器在保证系统性能的同时也降低了资源占用和功耗。本文主要研究内容和贡献如下:1.研究并比较了现有的特征匹配软件实现和相关的加速器硬件实现,分析了ORB-SLAM中高效的投影匹配算法,总结出高效匹配的关键在于相机运动预测和通过投影寻找匹配点。2.根据桶抑制（BKS,Bucket Keypoint Suppression）数据流特性,简化投影匹配算法的投影模型和匹配过程,创新性地提出BPM,并根据算法需求将特征点在内存中按桶存储。BPM时间复杂度为o（n）,匹配效率高于现有的o（n2）实现且鲁棒性好。3.针对BPM实现了ORB特征匹配加速器,使用累加式汉明计算单元减少约50%LUT占用和94%FF占用。还实现了用于筛除误匹配的匹配筛选加速器,通过迭代次数动态更新、模型参数检验、模型验证提前中止等优化手段减少约98%计算量。4.提出了新的适用于BPM的特征提取匹配系统的工作流,将特征匹配和筛选的执行延时完全隐藏,并结合现有工作实现了基于桶的ORB特征提取匹配加速器（Bucket-FEM）。软件实验表明BPM导致的相对误差变化仅为0.39‰,对系统精度影响极小;FPGA实现频率为143.8MHz,能以69.3fps的速率处理1920×1080的输入图像,满足大部分嵌入式系统需求,动态功耗仅为0.432W,性能和功耗均优于现有的FPGA实现。

关键词：同步定位与建图图像特征匹配随机采样一致性硬件加速器

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基于双目视觉惯性里程计的SLAM技术研究

基于双目视觉惯性里程计的SLAM技术研究

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作者：牛文雨武汉理工大学

学位级别：硕士

导航技术在可移动机器人的发展过程中有着非常重要的作用,而可移动机器人导航的前提是对自己的移动过程进行定位。目前大部分定位技术需要有先验信息、提前布置场地,使用不灵活。因而如何在无先验信息的条件下准确、稳定地实现自身定位... 详细信息

导航技术在可移动机器人的发展过程中有着非常重要的作用,而可移动机器人导航的前提是对自己的移动过程进行定位。目前大部分定位技术需要有先验信息、提前布置场地,使用不灵活。因而如何在无先验信息的条件下准确、稳定地实现自身定位是目前亟待解决的问题。针对上述需求,本文对能够满足上述需求的视觉SLAM技术进行了研究。基于相机传感器的纯视觉对于短时快速运动的估计较差,IMU能够对短时快速运动估计做出响应,弥补了相机传感器的不足,而相机传感器反过来对IMU的漂移进行了校正。因此本文最终的研究对象为融合了视觉与惯性传感器信息的视觉惯性SLAM技术。本文研究的主要内容及具体工作如下:(1)针对视觉前端的特征点提取与关联算法进行了对比分析。在特征点提取上:针对opencv库中现有的ORB算法存在的提取特征点特征分布集中问题,选用了一种基于栅格分割的双阈值检测ORB算法。在特征点关联上:对比了多层光流跟踪法与ORB特征点匹配法的特征点关联效果,发现在相机旋转及平移稍微大一点的场景中特征点匹配法更为鲁棒、准确,故本文特征点关联算法选择特征点匹配法。(2)针对SLAM运行过程中存在移动物体或行人的情况,提出了基于二维像素运动补偿的兴趣域特征点提取方法,有效检测并剔除了动态物体或行人区域内的特征点,减少了移动物体或行人对系统的干扰,提升了系统的精度。(3)针对视觉里程计与惯性传感器的融合,在IMU预积分理论的基础上研究了视觉惯性里程计联合初始化及后端紧耦合非线性优化,并对现有的关键帧提取算法进行了改进,IMU信息的融入与改进关键帧算法的结合有效提升了旋转和少量运动模糊情况下的鲁棒性。(4)针对设计的基于双目视觉惯性里程计的SLAM算法进行了定位精度的验证。首先采用了公开数据集对所提算法和纯双目视觉SLAM算法进行了对比分析,分析得出了所提算法能够有效提升准确率和鲁棒性;其次采用相机搭载在可移动机器人上或手持相机的方式,进行了室内室外真实场景的定位效果验证,实验结果表明所提算法在室内室外的定位精度在可接受范围内。

关键词： VI-SLAM 相机位姿估计 IMU预积分随机采样一致性运动物体

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基于RGB-D视觉SLAM的室内定位研究

基于RGB-D视觉SLAM的室内定位研究

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作者：张峻琦广西大学

学位级别：硕士

随着当今社会的发展和科学技术的不断进步,对在室内环境工作的移动机器人的服务能力要求越来越高,对于室内移动机器人的研究首先要解决定位的问题。但是在室内环境下无法稳定获取GPS信号,而即时定位与地图构建(SLAM,Simultaneous Locati... 详细信息

随着当今社会的发展和科学技术的不断进步,对在室内环境工作的移动机器人的服务能力要求越来越高,对于室内移动机器人的研究首先要解决定位的问题。但是在室内环境下无法稳定获取GPS信号,而即时定位与地图构建(SLAM,Simultaneous Location and Mapping)技术的出现,给在室内环境下实现准确定位提供了新的方法。SLAM技术可以使机器人在未知环境下实现自主建图和定位,激光SLAM和视觉SLAM是目前SLAM技术研究的主要方向,相比于激光传感器的高昂价格和应用条件比较苛刻,价格低廉以及应用范围广泛的视觉传感器成为视觉SLAM研究的热点。RGB-D传感器可以同时获取周围环境的彩色图像和深度图像,因此在视觉SLAM中应用比较广泛。本文对基于RGB-D数据的视觉SLAM室内定位算法进行研究,利用卡尔曼融合的思想将光流跟踪法和特征点匹配法进行融合。本文研究了视觉SLAM的原理和不同的特征点提取与匹配算法。对目前主流的几种特征点匹配算法进行实验分析和对比,选择速度较快的ORB算法进行特征点提取,同时利用暴力匹配的方法进行特征匹配。为了减小误匹配点对相机运动估计的影响,本文提出一种优化算法对特征点对进行粗剔除,然后结合随机采样一致性(Random Sample Consecouse,RANSAC)算法来剔除误匹配点。但是基于特征点匹配的视觉SLAM的实时性不足,影响相机运动估计。为了提高算法的速度,本文研究了速度较快的光流跟踪法视觉SLAM。研究了传统的LK光流跟踪法和基于图像金字塔的改进LK光流跟踪法,实验对比两种算法跟踪特征点的区别,选择改进的LK光流跟踪法进行实验。同时提出利用RANSAC算法剔除冗余点,减少相机运动估计的计算量。光流跟踪法可以保证实时性,但是存在误差累积和跟丢特征点的问题,使得相机运动估计产生较大的偏差。为了解决光流跟踪法存在精度差和误差累积的问题,提出了将特征点匹配法和光流跟踪法进行卡尔曼融合,以减少光流法的误差,同时可以提高算法的速度。通过搭载实验平台,基于数据集和真实场景进行实验,验证了算法定位的实时性和准确性。实验结果表明:本文的算法可以克服光流跟踪法精度不足和误差累积的缺点,同时可以提高特征点匹配法的速度,该方法能为SLAM提供较准确的定位信息。

关键词：定位与建图特征点匹配法光流法随机采样一致性室内定位

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基于单目视觉三维重建的障碍物检测算法的设计与实现

基于单目视觉三维重建的障碍物检测算法的设计与实现

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作者：王红伟东北大学

学位级别：硕士

基于视觉的导航与三维重建是计算机视觉研究领域的重点.立体视觉的原理是利用双目或者多目摄像机的视差信息以及相机外参数从二维图像中恢复场景的三维坐标.基于立体视觉导航与三维重建技术的精度较高,对技术设备要求也较高,另外还有些... 详细信息

基于视觉的导航与三维重建是计算机视觉研究领域的重点.立体视觉的原理是利用双目或者多目摄像机的视差信息以及相机外参数从二维图像中恢复场景的三维坐标.基于立体视觉导航与三维重建技术的精度较高,对技术设备要求也较高,另外还有些不足之处,例如成本高,灵活性不足,计算量大,高精度图像配准,而且如果当某一采集设备出现故障时会导致整个系统无法工作等等的缺陷.本文研究的是基于特征点匹配的单目视觉序列图像第三维重建的障碍物检测,算法的原理是根据单目摄像机的运动造成的图像视差,恢复其运动信息,进而从二维图像恢复场景中特征点的深度信息和相对深度,将特征点的三维信息进行聚类,分割出立体障碍物,达到障碍物检测的目的,具有运算量较小,成本较低,较灵活等的特点. 基于已标定的图像序列三维重建研究涉及的关键技术有：特征检测及匹配、基础短阵估计、摄像机自运动参数估计,三维坐标重建等.在三维重建中,特征点匹配和基础矩阵和是两个核心概念,摄像机自运动参数参数估计和三维重建的实现是主要研内容,本文要从以下几个方面研究了基于单目视觉三维重建的障碍物检测： (1)介绍了对极几何,基础矩阵的原理及其在视觉导航及三维重建的重要性. (2)研究了特征点检测及匹配算法,重点讨论了基于梯度的Lucas-Kanade特征点跟踪算法,并提出了在此基础上的改进算法,针对道路图像结果有较好的改善. (3)研究了求解基础矩阵的经典解法以及鲁棒性解法,如随机采样一性算法等,并给出了针对道路图像的RANSAC方法的改进,使得求解基础矩阵的精确性有所提高. (4)恢复J’单目视觉序列图像摄像机的实际运动参数,包括摄像机的旋转矩阵R和平移向量T,并在此基础上基于两幅图像特征点的三维坐标还原. (5)研究了点集的聚类算法,提出了网格聚类和层次聚类融合方法聚类三维空间点,给出了一定的障碍物判定准则,最终检测到障碍物. 论文最后给出了基于图像序列的三维重建障碍物检测实验分析,指出了单目三维重建检测障碍物设计中应注意的问题,展示了部分真实场景的三维重建障碍物检测的结果.

关键词：极几何基础矩阵特征点检测特征点跟踪本质矩阵随机采样一致性三维重建

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基于闭合区域特征的光学和SAR图像配准融合

基于闭合区域特征的光学和SAR图像配准融合

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作者：崔奇西安电子科技大学

学位级别：硕士

将不同时间、视角等成像条件下对同一场景的两张或多张图像进行匹配,寻找图像间的几何变换关系的过程,叫做图像配准,目前图像配准技术已在很多军用及民用领域得到了广泛的应用。在弹载SAR制导定位的过程中,需要对实时成像的图像和基准... 详细信息

将不同时间、视角等成像条件下对同一场景的两张或多张图像进行匹配,寻找图像间的几何变换关系的过程,叫做图像配准,目前图像配准技术已在很多军用及民用领域得到了广泛的应用。在弹载SAR制导定位的过程中,需要对实时成像的图像和基准图像进行配准以达到精确定位目标的目的。然而,由于现有技术条件的限制,基准图像多为光学图像,光学图像与SAR图像来自于不同的传感器,属于异源图像。由于异源图像成像的来源和拍摄的机制不同,异源图像上对应区域的差别较大,给配准工作带来了更大的难度。因此,在精确制导领域对于高精度、满足实时性要求的异源图像配准技术的研究已经成为了急需解决的问题。针对上述问题,本文采用闭合区域作为SAR图像和光学图像的特征,利用仿射不变矩对闭合区域进行描述,提出了一种基于闭合区域的光学和SAR图像配准技术,本文主要的研究工作如下:1、针对SAR图像受到相干斑噪声的影响造成SAR图像信息受损,进而影响配准结果的问题,本文首先对常用的SAR图像统计类滤波方法进行了研究。非局部均值算法的去噪能力良好。结构相似指数(SSIM)是一种图像质量的评价指标,利用到了图像的亮度、对比度和结构信息,能够很好的描述图像的特征,本文将结构相似指数这一指标引入到非局部均值滤波算法中,提出了基于SSIM的非局部均值图像滤波方法。经过仿真验证,此方法的去噪性能良好。2、针对SAR图像和光学图像的异源图像配准问题,提出了一种基于闭合区域的光学和SAR图像配准技术。对于基于图像区域特征的配准过程,图像分割是其中关键一个步骤,对图像进行分割的结果好坏直接关系着最后配准结果的精度。本文采用了基于马尔可夫随机场的ICM(条件迭代模式)算法对图像进行分割,接下来对图像分割后的闭合区域采用7个Hu不变矩进行描述,并计算出每块区域的区域重心。最后,在闭合区域配准的基础上采用RANSAC(随机采样一致性算法)来拟合基准图与待配准图之间的投影变换矩阵。经过仿真验证,证明了本算法的有效性。将两幅图像配准对齐,使同一场景的图像在空间位置上保持一致后进行融合。通过图像的数据融合将光学图像和SAR图像的信息结合,使得目标信息更加精确、完善,提高目标图像的清晰度,使目标更容易识别。

关键词：图像配准结构相似指数非局部均值算法仿射不变矩随机采样一致性图像融合

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三维点云自动配准算法研究

三维点云自动配准算法研究

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作者：黎春重庆理工大学

学位级别：硕士

随着数字化和信息化的兴起,三维扫描技术也不断发展,基于三维扫描设备获取的三维点云数据在机器人、医学图像处理、文物保护、场景建模等众多领域得到了广泛的应用。但三维扫描设备由于自身的局限性及光照、遮挡等外在因素的影响,并不... 详细信息

随着数字化和信息化的兴起,三维扫描技术也不断发展,基于三维扫描设备获取的三维点云数据在机器人、医学图像处理、文物保护、场景建模等众多领域得到了广泛的应用。但三维扫描设备由于自身的局限性及光照、遮挡等外在因素的影响,并不能一次性得到待测物体各个面的完整点云,需要从各个视角多次扫描待测物体得到“片面”的点云数据。这些“片面”的点云数据并不在同一个坐标系下,需要利用点云重叠区域进行坐标变换使其统一到同一个坐标系下,这个过程即为点云配准。点云配准作为三维重建技术中的关键步骤,其配准结果的好坏将会左右整个模型重建的效果。因此,三维点云配准在三维点云处理技术中一度成为研究焦点。现已取得了不少研究成果,但现有算法在速度、精度、鲁棒性、稳定性等方面仍然存在问题。鉴于此,本文针对不带颜色信息的点云和带颜色信息的点云在现有算法的基础上进一步展开了研究,主要研究内容如下:(1)针对不带颜色信息的三维点云数据,为解决经典ICP配准算法容易陷入局部最优的问题,采用粗配准结合精配准的二次配准方案。在粗配准中,采用特征直方图结合RANSAC算法进行粗配准。为了加快近邻点的搜索,首先在算法中引入KD-tree结构。为了进一步保证粗配准算法的有效性,对算法中关键的特征提取部分进行了改进,使得算法在不损失大量特征不明显的关键信息的前提下,能够有效提取特征点。为了确保算法具备一定的鲁棒性,在获得初始配准点对后采用刚性距离约束和RANSAC算法进一步剔除误匹配点对。但在实际应用中仅仅是粗配准并不能满足人们对配准的精度要求,需要在粗配准后进一步精确配准以满足实际应用。本文提出的精配准算法在现有的多分辨率配准点算法的基础上进行优化,首先通过特征点的稠密度获取点云的最大分辨率,并对特征点的采样方式进行了优化。该算法提高了在特征不明显的情况下配准的精度。经标准点云数据实验验证,该方法对于不同规模的点云数据和含不同程度噪声的点云数据均能有效完成配准,其在精度、速度及鲁棒性方面都有所提升。(2)针对带颜色信息的三维点云数据,为了充分利用其RGB颜色分量,提出了一种新的4D-ICP算法。该方法可在一定程度上解决点云表面比较平坦、几何特征不明显时传统3D-ICP配准效果较差的问题。在该方法中,首先采用加权平均法将RGB值转化成灰度值,并根据灰度值方差与各曲率方差之和的大小设置权重因子的大小,然后根据权重因子自适应的调整灰度信息和曲率信息对配准的影响,实现基于灰度信息和基于曲率信息的有机结合。通过扫描的真实实验数据验证,该方法实现了不同点云数据的稳定配准,且相较于现有3D-ICP,其精度相对更高。

关键词：三维点云配准迭代配准点随机采样一致性多分辨率匹配度

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基于共形几何代数的圆检测算法研究

基于共形几何代数的圆检测算法研究

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作者：庞艳丽中国民航大学

学位级别：硕士

图像理解与识别被定义为计算机视觉与计算机图形学的交叉领域,几何形状是图像目标最基本的特征信息,在数字图像的识别过程中对几何形状实现准确的测量对实际生活和工业生产有重要的研究意义。圆形作为自然界中最基本的几何形状,由其或... 详细信息

图像理解与识别被定义为计算机视觉与计算机图形学的交叉领域,几何形状是图像目标最基本的特征信息,在数字图像的识别过程中对几何形状实现准确的测量对实际生活和工业生产有重要的研究意义。圆形作为自然界中最基本的几何形状,由其或其组合可以构成复杂图像,对圆的检测变得尤为重要。在虹膜检测、自动化识别、交通标志检测以及环形工业零部件测量等方面有着广泛的应用。本文从算法的有效性和可靠性两方面对圆检测算法进行了系统的研究,利用共形几何代数新的几何表示方法,主要研究共形几何代数空间数字图像的圆检测识别问题。对于平面圆检测,本文对真实图像采用基于最大类间方差的Canny边缘检测算法提取边缘信息,并提出了随机采样一致性(RANSAC)拟合圆算法的共形空间新表达,对不同噪声分布的实验数据进行了仿真验证。通过对比常用的欧氏空间拟合方法,验证了本文所提方法具备较高的检测效率和准确性。对于空间圆检测,基于共形几何代数的几何特性,设计了共形几何代数空间球检测方法,并利用MEET算子,得到共形几何代数空间圆检测方法。在理论研究的基础上进行了证明,用所提方法对某圆形钢结构实测数据进行仿真实验,结果表明在误差允许的范围内,本文所提方法在保证检测准确度的同时有效提高了检测效率,便于工业领域的应用。

关键词：共形几何代数目标识别几何形状随机采样一致性圆检测空间圆

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基于组合特征的大差异光学遥感影像配准方法研究

基于组合特征的大差异光学遥感影像配准方法研究

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作者：李力战略支援部队信息工程大学

学位级别：硕士

光学遥感是对地观测影像数据获取常用的方式,在各类地理信息产品中应用较为广泛。当前日益增多的遥感影像获取手段,使遥感影像数据的积累量越来越大,实现不同平台获取的异源光学遥感影像之间的联合处理与应用,是提升测绘地理信息对社会... 详细信息

光学遥感是对地观测影像数据获取常用的方式,在各类地理信息产品中应用较为广泛。当前日益增多的遥感影像获取手段,使遥感影像数据的积累量越来越大,实现不同平台获取的异源光学遥感影像之间的联合处理与应用,是提升测绘地理信息对社会经济发展服务保障能力的重要问题之一,同时也对不同来源影像的配准技术提出了更高的要求。论文对大差异异源光学遥感影像配准中的关键技术展开了研究和实验验证,主要工作和创新如下:1.对影像配准技术的研究现状,以及在大差异异源遥感影像配准应用中存在的问题进行了系统的分析,总结和归纳了影像配准的原理与方法。2.在分析论述基于灰度和特征两类影像配准方法的基础上,重点探讨了基于组合特征的影像配准方法,利用实验验证了该方法的优势。3.提出大差异影像利用五类影像不变特征组合配准的方法,发挥各类不变特征在组合使用时性能互补的优势,实现对组合后的影像特征优化配准。实验表明,该方法可以从大差异异源遥感影像间获取稳定的同名特征,对配准形成了较好的支撑。4.为提升组合配准的效能,提出并建立了一种基于点位剔除的改进随机采样一致性准则。在该准则约束下的同名特征点优化处理中,运算量随迭代次数降低,有效提高了运算效率。同时结合特征点均匀性分析,可以得到高质量、均匀分布的同名特征点。利用第一次优化结果对影像进行粗配准和重采样后,加入对同名特征点的最小二乘优化,完成精配准。通过实验,证实了本方法可以在影像尺度、亮度、分辨率等指标差异较大时,获得优化的配准结果。

关键词：影像配准光学遥感影像组合特征随机采样一致性最小二乘优化 Delaunay三角网近邻搜索

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场景分类点云配准算法研究

场景分类点云配准算法研究

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作者：朱睿哲天津大学

学位级别：硕士

随着RGB-D数据采集系统的兴起,利用RGB-D数据的室内场景重建成为三维重建领域的热点,作为其中的关键环节,点云配准技术受到了广泛的关注与研究。本文针对稀疏建图中关键帧间点云配准问题,通过引入场景分类方法,研究了几何结构信息与光... 详细信息

随着RGB-D数据采集系统的兴起,利用RGB-D数据的室内场景重建成为三维重建领域的热点,作为其中的关键环节,点云配准技术受到了广泛的关注与研究。本文针对稀疏建图中关键帧间点云配准问题,通过引入场景分类方法,研究了几何结构信息与光度纹理信息有效结合的点云粗配准算法,并在粗配准的基础上进一步地研究了点云精配准算法,实现了关键帧间准确鲁棒的变换矩阵估计。本文的主要研究内容如下:1.介绍了RGB-D数据采集系统,分析了该系统的工作原理,设计并完成了系统标定实验,进行了场景点云采集实验,实现了场景点云的数据组织、自适应降采样、离群点剔除、法矢量估计等预处理。2.研究了基于改进的随机采样一致性（RANSAC）的点云粗配准算法。分别对点云数据与彩色图像完成了关键点的检测、描述与匹配,依据场景类别实现了几何匹配与光度匹配的适应性结合,提出了一种改进的RANSAC算法,实现了鲁棒有效的初始变换估计。3.研究了场景分类算法。采用局部二值模式算子完成了对场景特征的编码,提出了一种二值有效性模板,实现了场景特征向量的有效提取;采用三分类支持向量机构建分类器,完成了分类器的训练与测试。4.研究了基于迭代最近点（ICP）的点云精配准算法。分析了流行的ICP算法框架,依据算法框架提出了一种改进的ICP算法,通过对匹配关系与最优化解算的调整与改善,实现了准确、快速、稳定的点云精配准。

关键词：点云配准场景分类随机采样一致性迭代最近点 RGB-D数据场景重建

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