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文檔簡介
1、在基于視覺的機器人操作、空間作業(yè)等任務(wù)中,目標的三維特征提取與匹配一直扮演著重要角色。傳統(tǒng)的基于視覺的三維目標識別與跟蹤算法大多都是基于點特征匹配實現(xiàn)的,易受到背景信息與噪聲的干擾,從而增加了三維目標識別、跟蹤和姿態(tài)估計的難度。人造目標含有大量的直線、面和輪廓等幾何基元特征,這些特征能夠很好的反映目標的結(jié)構(gòu)信息,能夠為三維目標識別、跟蹤與姿態(tài)估計提供更多的約束,降低算法復雜度。在目標特征識別中,直線特征是非常重要的中層信息,能夠?qū)С龊芏?/p>
2、的目標高層信息。因此,直線提取的準確性、位置精度以及匹配的正確性對基于線特征的三維目標特征提取與匹配具有決定性的影響。
本文重點研究如何改善圖像去噪、直線提取算法的效果和效率。
論文的主要工作與研究成果有:
(1)、提出了一種基于塊平均梯度方向差預分類的快速 BM3D(Block-Matching and3-D filter)去噪算法。算法以預分類與塊間相似對稱性為基礎(chǔ),通過避免大量無用或重復的塊相似度計算
3、,在不影響算法效果的前提下,改進了原始BM3D算法計算復雜度高、計算效率低下的缺點,提高了算法的計算效率。
(2)、提出了一種基于調(diào)整參數(shù)進行迭代驗證的LSD(Line Segment Detector)直線檢測改進算法。改進了算法在面對成鈍角的兩條直線或曲線時經(jīng)常出現(xiàn)漏檢或誤檢的不足。對比實驗表明這種改進方法確實提高了直線提取算法的精度與準確性。
(3)、提出并實現(xiàn)了一種基于邊緣圖像的LSD直線檢測算法。算法采用E
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