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面向深度相机位姿优化的帧间点云数据配准算法

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浙江大学学报（工学版） 2019年第9期53卷 1749-1758页

作者：李兴东高赫蔚孙龙东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学林学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学北方林火管理国家林草局重点实验室黑龙江哈尔滨150040

TOF相机能够同时采集灰度图像和深度图像从而优化相机位姿的估计值.应用图结构调整框架优化多帧数据采集时的相机位姿,采用帧间配准决定优化的精度和效率.从2帧图像上提取并匹配尺度不变特征点对,二维特征点被扩展到三维空间后,利用与... 详细信息

TOF相机能够同时采集灰度图像和深度图像从而优化相机位姿的估计值.应用图结构调整框架优化多帧数据采集时的相机位姿,采用帧间配准决定优化的精度和效率.从2帧图像上提取并匹配尺度不变特征点对,二维特征点被扩展到三维空间后,利用与特征点的空间位置关系将2帧三维点云配准;逐步应用提出的算法配准参与位姿优化的多帧点云中的任意2帧点云;最后将有效配准的点云帧对作为输入数据,采用图结构算法优化位姿.实验结果表明,提出的帧间配准算法使得位姿估计值精度显著提高,同时保证了估计效率.

关键词：三维视觉 TOF相机位姿帧间配准图结构

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基于Kinect的帧间配准改进ICP算法

电光与控制 2016年第2期23卷 56-60页

作者：李永锋张国良徐君姚二亮第二炮兵工程大学西安710025

针对ICP算法在帧间配准中对初始值依赖性大的问题,提出了一种新的由粗到精的帧间配准改进ICP算法。算法通过泰勒展开简化相机位姿模型,利用求和思想建立粗配准模型,提高粗配准效率,运用SVD分解进行求解获得相机位姿粗估计,利用ICP算法... 详细信息

针对ICP算法在帧间配准中对初始值依赖性大的问题,提出了一种新的由粗到精的帧间配准改进ICP算法。算法通过泰勒展开简化相机位姿模型,利用求和思想建立粗配准模型,提高粗配准效率,运用SVD分解进行求解获得相机位姿粗估计,利用ICP算法进行迭代求解以提高算法精度。在特征提取与匹配阶段采用了预设双阈值策略,既保证了粗配准的精度,又确保ICP算法有足够的对应点。与ICP算法及现有改进算法RANSAC-ICP进行比较实验表明,该算法有效解决了上述ICP算法存在的问题,能达到与RANSAC-ICP算法相当的精度,且配准速度显著提高。

关键词：帧间配准特征提取与匹配 ICP SVD

V-SLAM中点云配准算法改进及移动机器人实验

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哈尔滨工业大学学报 2019年第1期51卷 170-177页

作者：胡章芳漆保凌罗元张毅谭术兵光电信息传感与技术重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065 重庆邮电大学信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心重庆400065

针对移动机器人视觉同时定位与地图构建(visual simultaneous location and mapping,V-SLAM)中,存在帧间配准误差大造成重建精度低、位姿轨迹丢失的问题,提出一种三阶段改进点云配准的ICP算法.首先通过RANSAC(随机采样一致性)采样策略对... 详细信息

针对移动机器人视觉同时定位与地图构建(visual simultaneous location and mapping,V-SLAM)中,存在帧间配准误差大造成重建精度低、位姿轨迹丢失的问题,提出一种三阶段改进点云配准的ICP算法.首先通过RANSAC(随机采样一致性)采样策略对RGB图进行点对的筛选从而获得内点完成预处理;然后采用基于刚体变换一致性的对应点双重距离阈值法完成点云初配准;在得到良好的初始位姿下,引入一种动态迭代角度因子的ICP精配准方法.在后端部分引入滑动窗口法和随机采样法相结合的关键帧筛选机制,结合g2o(general graph optimization)图优化算法优化机器人位姿轨迹,实现全局一致的VSLAM系统.采用标准点云模型对本文算法与文献算法进行点云配准实验对比,在配准精度上有明显提高;通过移动机器人在真实环境下的地图重建实验,验证了本文算法的有效性;最后基于TUM数据集的实验表明了本文算法能有效估计出机器人运行轨迹.

关键词：移动机器人 V-SLAM 双重阈值 SLAM 初配准帧间配准迭代角度因子 ICP

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一种基于子像素配准视频超分辨率重建方法

光电子．激光 2009年第7期20卷 972-976页

作者：覃凤清何小海陈为龙余永松杨晓敏四川大学电子信息学院图像信息研究所四川成都610064 宜宾学院计算机与信息科学系四川宜宾644007

为了提高视频的空间分辨率,提出了一种利用帧间运动信息进行超分辨率重建的方法。对于整个视频的重建,提出了一种基于滑动窗的分段重建模型。在每一个滑动窗中,首先对相邻帧进行子像素级精度的运动配准;然后通过迭代反投影算法进行超分... 详细信息

为了提高视频的空间分辨率,提出了一种利用帧间运动信息进行超分辨率重建的方法。对于整个视频的重建,提出了一种基于滑动窗的分段重建模型。在每一个滑动窗中,首先对相邻帧进行子像素级精度的运动配准;然后通过迭代反投影算法进行超分辨率重建。在配准算法中,提出了一种基于四参数刚体变换模型的配准方法,通过迭代求解和高斯金字塔图像模型由粗及精地进行运动估计。分别对模拟图像及实拍彩色视频进行重建,实验结果表明,该配准算法具有较高的精度,重建算法取得了较高的峰值信噪比(PSNR)值,重建视频具有更好的视觉效果和更高的分辨率能力,可被广泛应用于在帧间主要存在平移和旋转运动的视频序列的超分辨率重建。

关键词：视频超分辨率重建帧间配准迭代反投影子像素滑动窗

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基于双目视觉的路面凸起检测

基于双目视觉的路面凸起检测

作者：易媛媛湖北大学

学位级别：硕士

智能驾驶是当前汽车行业争相占领的战略制高点。路面感知技术是智能驾驶领域的重要挑战之一。路面凸起检测是路面感知的核心模块。车辆驶过凸起道路时所产生的颠簸,不仅会影响驾驶的舒适性,还会对汽车本身造成磨损。在复杂的城市交通环... 详细信息

智能驾驶是当前汽车行业争相占领的战略制高点。路面感知技术是智能驾驶领域的重要挑战之一。路面凸起检测是路面感知的核心模块。车辆驶过凸起道路时所产生的颠簸,不仅会影响驾驶的舒适性,还会对汽车本身造成磨损。在复杂的城市交通环境下,若驾驶员忽视了道路凸起问题,没有及时做出正确决策,有可能会导致交通事故。传统的驾驶员自主观察方法已不再适应汽车产业智能化发展的需求。近年来,基于计算机视觉的自动检测方法在智能驾驶领域得到了广泛应用。为了实现路面凸起的自动检测,本文以实际的城市道路为研究对象,提出了基于双目视觉技术的路面凸起检测完整框架。本文的主要研究内容及创新点如下:(1)针对检测范围内存在大量非路面点,导致路面拟合结果出现较大偏差的情况,提出了基于U/V视差算法的非路面点筛选算法,有效剔除了非路面点,提升了路面拟合结果的准确性。(2)针对检测视频前后帧的位移估计问题,提出了两种帧间配准方案。方案一,利用单应性变换将二维图像中的目标检测区域转换成三维俯视图,通过Gabor滤波对三维俯视图进行纹理检测,并对收集到的多帧纹理信息进行跟踪、筛选,将前后帧的位移计算问题化解为对纹理的位移估计。方案二,结合SURF算法及随机采样一致性算法进行前后帧特征点的检测和匹配,并利用单位四元数对帧间特征点的位姿变化进行表示。(3)针对连续帧检测技术中,单帧图像检测结果导致误检率高的情况,提出了多帧融合检测方案。结合视差特征,对连续帧的高度信息进行分段融合,以融合后的结果作为路面凸起最终检测结果。为验证本文算法的效果,在不同的城市道路场景下开展了一系列仿真和真实实验。实验结果表明,本文提出的基于双目视觉技术的路面凸起检测方法能有效地识别路面上的减速带、井盖、小障碍物等各类凸起,整体效果较好。

关键词：智能驾驶双目视觉帧间配准多帧融合路面凸起

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基于配准的机载红外非均匀性校正技术应用

中国光学 2020年第5期13卷 1124-1137页

作者：吕宝林佟首峰徐伟冯钦评王德江长春理工大学光电信息学院吉林长春130022 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 中国科学院大学北京100049

机载红外点目标探测系统在搭载飞机飞行中探测系统的环境参数会发生变化,导致通过传统地面标定方法获取的非均匀性校正参数的准确性有所降低,故有必要进行机上基于场景的非均匀性校正。本文提出了一种基于帧间配准的机上非均匀性校正算... 详细信息

机载红外点目标探测系统在搭载飞机飞行中探测系统的环境参数会发生变化,导致通过传统地面标定方法获取的非均匀性校正参数的准确性有所降低,故有必要进行机上基于场景的非均匀性校正。本文提出了一种基于帧间配准的机上非均匀性校正算法,首先对图像进行预处理,滤除探测器坏点影响,然后用两帧邻近图像计算互功率谱,求出互相关函数,确定配准位移。两帧连续图像完成配准后,通过误差函数最小化来实现校正参数的更新,最后对整个图像序列进行上述迭代计算,获取最终校正参数。本文模拟了一组非均匀性场景图像序列作为实验图像序列,通过实验分析,提出了帧间图像变化(平移、旋转、缩放)对本算法校正效果的影响,然后采用两个具有代表性的算法与本文提出的算法分别对该图像序列进行处理,并从图像质量和收敛速度两方面比较算法性能。结果表明:与其他两种算法相比,本文提出的算法非均匀性校正效果较好,峰值信噪比提高了20 dB以上,结构相似性则突破了0.99。本文提出的算法虽然比较复杂,但校正参数收敛速度较快,易于在硬件平台上实现,具有一定的工程应用前景。

关键词：场景非均匀性校正帧间配准误差函数最小化

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红外图像全温非均匀性校正算法研究与实现

红外图像全温非均匀性校正算法研究与实现

作者：陈扬南京理工大学

学位级别：硕士

红外成像器件可以探测到人眼不可见的红外辐射,并将其转化为与目标温度相关的电信号,具有环境适应性强的特性,因此广泛应用于军事、医学、消防、工业等领域。但受到工艺水平的限制,红外焦平面阵列不同像元间响应曲线不一致,导致其输出... 详细信息

红外成像器件可以探测到人眼不可见的红外辐射,并将其转化为与目标温度相关的电信号,具有环境适应性强的特性,因此广泛应用于军事、医学、消防、工业等领域。但受到工艺水平的限制,红外焦平面阵列不同像元间响应曲线不一致,导致其输出红外图像具有严重的非均匀性,不仅降低了成像质量,也会增加后续处理的难度。因此对红外图像的非均匀性进行校正具有重要的意义。基于此,本文从工程实践的角度出发,对非均匀性校正技术开展研究,对目前常用的红外图像非均匀性校正算法的缺陷进行改进,并对其进行硬件实现。本文以海康微影H6417CIS探测器为研究对象,分析了其性能指标,并设计了以FPGA为核心,LPDDR与FLASH作为外部存储器的硬件架构,在此基础上搭建了基于Qsys平台的的红外图像处理软件架构,为算法验证提供平台。对目前常用的非均匀性校正技术进行研究分析,针对其缺陷,遵循利于硬件实现的原则,提出了基于环境温度补偿的无挡片校正技术,时空域结合的自适应步长的帧间配准校正算法以及基于局部中间直方图均衡的单帧图像去条纹算法,并对其进行仿真实验和FPGA实现。结果表明,本文提出的改进算法对于传统算法具有明显优势,改善了红外热像仪的成像质量。

关键词：红外成像系统非均匀性校正无挡片帧间配准中间直方图均衡

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基于深度相机的SLAM算法研究

基于深度相机的SLAM算法研究

作者：姚昀东北大学

学位级别：硕士

机器人学是一门综合性学科,随着机器人及图像视觉的快速发展,提高机器人的自主移动与控制能力显得尤为重要。以Kinect为代表的RGB-D类相机能够同时获得场景中的RGB图像与深度图像,因此被广泛用于室内环境建图中。目前的SLAM架构是由图... 详细信息

机器人学是一门综合性学科,随着机器人及图像视觉的快速发展,提高机器人的自主移动与控制能力显得尤为重要。以Kinect为代表的RGB-D类相机能够同时获得场景中的RGB图像与深度图像,因此被广泛用于室内环境建图中。目前的SLAM架构是由图像处理前端与后端优化组成。本文针对室内场景下的运动机器人,使用Kinect作为传感器,在原有框架基础上对于SLAM算法进行了设计与实现。视觉里程计是机器人位姿运动信息获取的一种重要方法,算法的精度和算法的时间复杂度呈正相关性关系,与算法的实时性呈负相关性关系。帧间配准是视觉里程计的一个重要环节,传统的迭代最近点算法（ICP）是一种局部的优化器,容易陷入局部最优,为了提高算法的配准速度与精度,本文采用一种预设双阈值的处理算法,先试用泰勒展开求和思想建立起粗匹配模型,然后将粗匹配结果作为精匹配初始值,不仅可以保证ICP算法对于初始值过高的依赖程度,也提高了帧间配准的速度与精度。闭环检测关系到SLAM估计的轨迹与地图在长时间下的正确性。在闭环检测中应用了 BoW模型,它通过提取图像局部特征并对其分类构建视觉字典树,任何一幅图像都可以通过视觉字典中的单词集合进行表示。本文针对传统K-means聚类算法对初始中心点敏感的问题,通过用K-D树分割数据生成聚类中心的方法对传统的K-means算法进行优化,为聚类提供了可靠的初始值。为了提高比对效率,利用k叉树形式以层次索引的方式降低算法复杂度,并设计了可靠的相似度计算方法确保最终得到的闭环准确。最后利用图优化得出机器人位姿的最终状态。实验验证了本文所提方法能够迅速、准确地重构出稠密化的三维环境模型,为实时SLAM提供解决方案。最后,对所展开的研究工作进行总结,并为进一步的研究工作提出了展望。

关键词： RGB-D 帧间配准 BoW K-means聚类

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视频超分辨率重建技术综述

信息与电子工程 2011年第1期9卷 1-6页

作者：何小海吴媛媛陈为龙卿粼波四川大学电子信息学院四川成都610064

在获取视频过程中,有许多因素会导致视频质量的退化,使得视频的空间分辨率降低;而摄像机曝光时间和拍摄帧率又限制了视频的时间分辨率。视频超分辨率重建是一种能有效提高视频时间分辨率和空间分辨率的方法,已经在计算机视觉和图像处理... 详细信息

在获取视频过程中,有许多因素会导致视频质量的退化,使得视频的空间分辨率降低;而摄像机曝光时间和拍摄帧率又限制了视频的时间分辨率。视频超分辨率重建是一种能有效提高视频时间分辨率和空间分辨率的方法,已经在计算机视觉和图像处理等领域引起了广泛关注。详细阐述了视频超分辨率重建研究的概念和必要性,并较全面地回顾了超分辨率技术近年来的发展历程,对视频超分辨率重建中关键问题进行了较为深入的分析,指出了当今研究难点和今后的研究方向,对视频超分辨率重建的应用前景进行了展望。

关键词：视频重建空间超分辨率时间超分辨率帧间配准时空对齐