光学图像的多粒度环境感知算法

发布时间：2017-12-12 11:00

  本文关键词：光学图像的多粒度环境感知算法

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【摘要】：环境感知不同于传统离线的三维重建方法,强调以低成本、易于获取的硬件平台实时或接近实时地理解真实工作环境,并根据实际应用需要建立所需精度的环境模型,是自主机器人、快速三维重建、增强现实等诸多热门领域的重要基石。当前,实现环境感知最为流行的理论框架是同步定位与建图,即同时获取感知设备的三维姿态和环境三维结构,并相互指导对方计算、生成。其中,基于彩色、红外等光学图像的同步定位与建图,由于光学图像所蕴含的丰富信息和感知设备的廉价易得等特性,受到研究者的广泛关注。虽然许多研究者30年间在这个领域不断耕耘,但是其中依然存在由诸多因素如:计算性能限制、传感器噪声、室外等不可控的感知环境和实际应用需求的多样化等导致的鲁棒性问题亟待解决。针对以上问题,本文采用概率八叉树模型和滤波理论研究多源异构光学图像的多粒度时态融合与多尺度表示,以及单源误差剔除方法,探索环境感知,尤其是室外等不可控环境下的感知问题。所完成的主要工作包括:(1)提出了基于光学图像的多粒度环境感知算法。算法通过概率八叉树拟合真实三维环境,压缩并统一表示由多源异构光学图像生成的多粒度点云模型。同时,配以适宜的剪枝与归并方法用于概率八叉树的多粒度融合与表示、以及提升环境模型的存储效率。进一步在相机运动过程中,通过卡尔曼滤波动态融合多粒度点云模型的概率八叉树表示。最终生成唯一的时态融合概率八叉树三维模型,简称TFPOM,能够在较少的噪声影响下以任意粒度动态拟合真实环境。最后,算法从基于环境模型的视觉导航和增强现实两个方面,通过姿态估计的误差和运动模糊恢复质量评价其在不可控环境下的表现。(2)提出了针对室外增强现实场景的滤波增强感知算法。室外不可控场景下的环境感知问题还体现在TFPOM容易受到光照条件以及环境纹理的影响。为此,本文算法通过高斯-拉普拉斯算子将输入视频帧所生成的图像金字塔滤波,突出场景中的边缘和细节。然后,在特征点帧间匹配过程中,利用最终得分均值和平均搜索长度值确定匹配阈值以适应滤波变化后视频帧强烈的对比度变化,并使用双向光流法提升匹配精度。最后,在跟踪丢失时提供一种基于缩略图快照的快速重定位算法,用以恢复视觉同步定位与建图的姿态估计。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

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