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基于光流反馈的单目视觉三维重建

光学学报 2015年第5期35卷 228-236页

作者：李秀智杨爱林秦宝岭贾松敏邱欢北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

提出一种基于光流反馈的单目视觉三维(3D)重建方法,实现对场景快速、准确的3D立体化建模。由帧间光流场建立更为稳健的同名像点匹配关系,同时运用五点算法估计摄像机的相对位姿,以构建稀疏点云和初始网格。从运动视觉分析的角度寻求多... 详细信息

提出一种基于光流反馈的单目视觉三维(3D)重建方法,实现对场景快速、准确的3D立体化建模。由帧间光流场建立更为稳健的同名像点匹配关系,同时运用五点算法估计摄像机的相对位姿,以构建稀疏点云和初始网格。从运动视觉分析的角度寻求多视重构的求解方法,将重建模型反馈至重建过程,用各视图像的偏差驱动模型变形。将粗略、不准确的原始网格曲面经过致密的非刚性变形,调整至精确的曲面。在统一计算设备架构下,利用图形处理器对光流算法进行并行加速,显著提高了重构算法运行的实时性。室内真实场景下的重建结果证明了所提算法的可行性与准确性。

关键词：机器视觉三维重建光流场景流统一计算设备架构

基于地面特征的移动机器人单目视觉里程计算法

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光学学报 2015年第5期35卷 237-243页

作者：王可贾松敏李秀智徐涛北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 河南科技学院机电学院河南新乡453003

提出了一种基于单目视觉的移动机器人定位算法。该方法根据地平面假设,采用基于KLT的角点检测与跟踪方法,运用基于平面的单应性关系,建立移动机器人位姿估计模型。在随机抽样一致性算法框架下,求解上述模型,实现移动机器人的初定位。在... 详细信息

提出了一种基于单目视觉的移动机器人定位算法。该方法根据地平面假设,采用基于KLT的角点检测与跟踪方法,运用基于平面的单应性关系,建立移动机器人位姿估计模型。在随机抽样一致性算法框架下,求解上述模型,实现移动机器人的初定位。在此基础上,引入角点特征的三角形结构估算平面参数差异,结合M-estimation算法,有效地去除了非地面特征信息,提高了移动机器人的定位精度。室内环境下实验结果验证了所提算法的有效性与可行性。

关键词：机器视觉移动机器人单目视觉单应性位姿估计

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分块多特征目标描述子的移动机器人目标跟踪

控制与决策 2016年第2期31卷 337-342页

作者：王丽佳贾松敏李秀智卢迎彬北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 河北工业职业技术学院信息工程与自动化系石家庄050091

为解决机器人目标跟踪过程中的遮挡和外观改变等问题,提出一种分块多特征描述子的方法.该方法将候选样本分块,提取图像片的深度、颜色、纹理特征来表示目标构造检测器.结合目标与机器人的运动构造运动卡尔曼滤波器(MEKF)作为跟踪器.跟... 详细信息

为解决机器人目标跟踪过程中的遮挡和外观改变等问题,提出一种分块多特征描述子的方法.该方法将候选样本分块,提取图像片的深度、颜色、纹理特征来表示目标构造检测器.结合目标与机器人的运动构造运动卡尔曼滤波器(MEKF)作为跟踪器.跟踪过程中根据目标深度信息调整其尺寸,结合深度特征及图像片外观相似度进行检测并处理遮挡.实验结果表明,该算法对目标的尺度变化、光照改变和遮挡现象具有较强的鲁棒性.

关键词：目标跟踪分块多特征描述子运动卡尔曼滤波器深度直方图

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基于结构纹理分解和多重网格的光流估计算法

上海交通大学学报 2014年第7期48卷 959-964,970页

作者：李秀智谭君贾松敏赵冠荣尹晓琳北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

分别针对光流计算对光照变化敏感以及运算复杂度高、迭代收敛缓慢的问题,使用一种基于ROF(Rudin-Osher-Fatemi)模型的结构纹理分解(STD)技术得到对光照变化不敏感的纹理图估计光流场,消除了光照变化产生的负面影响,并提出一种基于多重... 详细信息

分别针对光流计算对光照变化敏感以及运算复杂度高、迭代收敛缓慢的问题,使用一种基于ROF(Rudin-Osher-Fatemi)模型的结构纹理分解(STD)技术得到对光照变化不敏感的纹理图估计光流场,消除了光照变化产生的负面影响,并提出一种基于多重网格方法的分层处理策略.将光流计算的迭代过程分散在一系列粗细不同的网格上,在细网格上消除高频误差,在粗网格上消除低频误差,以达到加速收敛、提高光流计算速度的目的.实验结果表明,STD过程抑制了光照变化导致的负面影响,提高了光流估计精度.多重网格算法在保持优化精度的前提下,显著提高了光流计算的实时性.

关键词：光流变分法多重网格法偏微分方程结构纹理分解

采用脉冲耦合神经网络的改进显著性区域提取方法

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光学精密工程 2015年第3期23卷 819-826页

作者：贾松敏徐涛董政胤李秀智北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 河南科技学院机电学院河南新乡453003

由于仅考虑颜色等视觉对比信息的视觉显著性提取模型不符合人眼生物学过程,本文提出了一种基于混合模型的改进显著性区域提取(ISRE)方法。该混合模型由显著性滤波算法和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)算法构成。首先,利用显著性滤波器算法... 详细信息

由于仅考虑颜色等视觉对比信息的视觉显著性提取模型不符合人眼生物学过程,本文提出了一种基于混合模型的改进显著性区域提取(ISRE)方法。该混合模型由显著性滤波算法和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)算法构成。首先,利用显著性滤波器算法获得原图像的初始显著性图(OSM)和亮度特征图(IFM),用IFM作为PCNN的输入神经元;然后,进一步对PCNN点火脉冲输入进行改进,即对PCNN内部神经元与OSM的二值化显著性图进行点乘,确定最终点火脉冲输入,以获得更加准确的点火范围;最后,通过改进后的PCNN多次迭代,完成显著性二值化区域提取。基于1 000张标准图像数据库进行的实验结果显示:在视觉效果和客观定量数据比对两方面,本算法均优于现有的5种显著性提取方法,平均查准率为0.891,平均召回率为0.808,综合指标F值为0.870。在真实环境实验中,所提算法获得了精确的提取效果,进一步验证了本算法具有较高的准确性和执行效率。

关键词：混合模型特征提取改进显著性区域提取脉冲耦合神经网络(PCNN) 点火脉冲二值化

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改进的TV-L^1平滑光流估计

光学学报 2013年第10期33卷 181-187页

作者：李秀智尹晓琳贾松敏谭君赵冠荣北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

提出将高斯平滑后的数据项和非局部中值滤波相结合的光流算法,以实现降噪并提高光流估计的稳健性和精度。该方法的数据项使用稳健的L1范数,通过高斯滤波对数据项平滑处理,抑制噪声干扰,并借助原始-对偶算法改善变分光流的求解效率;为进... 详细信息

提出将高斯平滑后的数据项和非局部中值滤波相结合的光流算法,以实现降噪并提高光流估计的稳健性和精度。该方法的数据项使用稳健的L1范数,通过高斯滤波对数据项平滑处理,抑制噪声干扰,并借助原始-对偶算法改善变分光流的求解效率;为进一步提高光流场的估计精度,引入了非局部中值滤波的全局优化策略;为提高算法对较大位移量估计的适应性,运用了由粗到精的金字塔方法。采用Middlebury光流数据库图像和真实场景图像对改进的TV-L1光流估计算法进行了实验验证。结果表明,提出的改进变分光流算法具有较强的稳健性,其光流估计精度优于传统的TV-L1模型算法。

关键词：机器视觉变分光流非局部中值滤波数据项原始=对偶

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多特征提取的双目机器人目标跟踪

控制与决策 2013年第10期28卷 1568-1572页

作者：王丽佳贾松敏李秀智王爽北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 河北工业职业技术学院信息工程与自动化系石家庄050000

为了解决复杂环境下双目机器人的目标跟踪问题,提出多特征提取的方法.在机器人静止-目标运动模式下根据改进的步态光流图和视角识别目标并构造颜色直方图模板;在机器人运动-目标运动模式下利用扩展卡尔曼滤波器、基于自适应核函数的CamS... 详细信息

为了解决复杂环境下双目机器人的目标跟踪问题,提出多特征提取的方法.在机器人静止-目标运动模式下根据改进的步态光流图和视角识别目标并构造颜色直方图模板;在机器人运动-目标运动模式下利用扩展卡尔曼滤波器、基于自适应核函数的CamShift算法、基于Hu矩的头肩模型匹配算法提取目标的运动特征、颜色特征和头肩特征以实现目标跟踪.实验分析表明,所提出方法能够避免启动时手动框选目标,可以实现遮挡和背景与目标相似度高等复杂环境下的目标跟踪.

关键词：多特征提取改进的步态光流图扩展卡尔曼滤波器头肩模型 CamShift算法

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基于全概率更新的改进RANSAC算法

控制与决策 2017年第3期32卷 427-434页

作者：王可贾松敏李秀智北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对鲁棒性模型估计问题,提出一种基于全概率更新的改进RANSAC算法.该方法利用混合分布模型获取测试样本点的初始概率估计.在RANSAC算法框架下,根据模型估计与测试样本点对一致集的适应度建立全概率评价准则.在此基础上,采用逆变映射作... 详细信息

针对鲁棒性模型估计问题,提出一种基于全概率更新的改进RANSAC算法.该方法利用混合分布模型获取测试样本点的初始概率估计.在RANSAC算法框架下,根据模型估计与测试样本点对一致集的适应度建立全概率评价准则.在此基础上,采用逆变映射作为采样策略,提高了算法的收敛速度;同时,运用测试点平均概率对所提出算法进行了收敛性分析.最后,通过仿真与实际图像匹配实验进一步验证了所提出算法的有效性与可行性.

关键词： RANSAC 全概率公式混合概率分布基础矩阵

基于多源融合式SLAM的机器人三维环境建模

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北京理工大学学报 2015年第3期35卷 262-267页

作者：李秀智贾松敏北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124

为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)的移动机器人三维同时定位与地图创建(SLAM)方法.在建立传感器不确... 详细信息

为有效处理移动机器人三维环境地图创建过程的不确定误差,提高所建地图的准确性、完整性和一致性,本文提出了一种基于传感器信息融合和Rao-Blackwellised粒子滤波(RBPF)的移动机器人三维同时定位与地图创建(SLAM)方法.在建立传感器不确定性概率模型的基础上,通过贝叶斯滤波实现传感器数据的去噪,将激光与视觉传感器获取的环境信息在一定的规则下融合,在SLAM框架下实现具有纹理映射的三维环境地图创建.实验结果表明所用方法的有效性.多源融合式自主SLAM提供了更为丰富、完备、准确的环境模型.

关键词：移动机器人同时定位与地图创建传感器融合三维地图创建贝叶斯滤波