中国博士后科学基金(20060401036)
- 作品数：3 被引量：24H指数：2
- 相关作者：周文晖顾伟康吕强刘济林吴功伟更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于视差空间的双目视觉里程计被引量：11
- 2007年
- 提出了一种基于视差空间的双目视觉里程计算法.利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性,实现左、右图像对特征点的准确匹配,及前后帧间的特征跟踪.在RANSAC框架下对匹配点进行运动估计获得运动参数初始值,然后迭代更新匹配点的视差比值直至收敛.为克服传统算法中3维空间噪声分布不均匀的缺陷,利用了视差空间噪声分布的各向同性的性质进行运动估计,并且通过迭代取得全局最小值.实验结果表明,该算法在运动估计中具有更好的精度.
- 吴功伟周文晖顾伟康
- 关键词：立体视觉视觉里程计视差空间RANSAC
- 基于SIFT特征提取的单目视觉里程计在导航系统中的实现被引量：13
- 2007年
- 设计一个基于SIFT(Scale Inviriant Feature Transform)特征提取的单目视觉里程计用于导航系统中,有效克服传统里程计车轮打滑等情况下的偏差问题,并提供传统里程计无法测量的航向信息.实现过程采用单个像机,利用SIFT特征点尺度及旋转不变的性质精确匹配图像序列中的投影点,并根据坐标变换来测定车辆的移动距离和旋转角度.实验中安装要求和实现都相对简单,其结果表明可达到较高的测量精度.
- 吕强周文晖刘济林
- 关键词：单目视觉视觉里程计SIFT特征点
- 基于协作Hopfield网络的迭代立体匹配算法被引量：1
- 2007年
- 针对立体匹配算法中求解能量函数全局最小问题,提出一种基于协作Hopfield网络的迭代立体匹配算法.它采用两个具有相似结构的Hopfield神经网络协作求解匹配问题,两个网络的不同之处是匹配过程中所采用的基准图不同.然后根据左右一致性约束实现两个Hopfield网络之间的协作,从而避免落入局部最小.为加快收敛速度,该算法将视差图的最优搜索问题转换为二值神经网络的迭代收敛过程.利用局部匹配算法的结果预标记初始视差,以设定神经网络初始权重.并根据局部匹配算法中隐含的假定条件,提出了局部匹配算法视差结果的评估准则,以确定各像素的视差搜索范围,从而减少各次迭代过程中状态待确定的神经元个数.实验表明该方法在性能和收敛速度上都要优于传统的Boltzmann机方法.
- 周文晖林丽莉顾伟康
- 关键词：能量最小化HOPFIELD网络迭代算法
