相机高速移动引起的运动模糊在现实环境的中低端设备中经常出现,是影响实时定位与制图(Simultaneous Localization and Mapping SLAM)高精度运行的重要因素.现有的一些应对模糊的方法通常需要较大的计算量,不适用于计算性能有限的移动...相机高速移动引起的运动模糊在现实环境的中低端设备中经常出现,是影响实时定位与制图(Simultaneous Localization and Mapping SLAM)高精度运行的重要因素.现有的一些应对模糊的方法通常需要较大的计算量,不适用于计算性能有限的移动端、无人机等平台,这在一定程度上影响了SLAM算法的应用.本文通过序列图像分析运动模糊的产生原理,建立相邻图像特征坐标差与模糊尺度之间的量化关系表,利用相邻图像间匹配点的位置关系定量计算EBL参数来表示图像的模糊程度并与帧筛除算法组成EBL-帧筛除算法,在SLAM过程中不断筛除模糊较大的帧来应对运动模糊.在由于运动产生图像模糊的情况下,通过适当增加一些运算量,本文的方法可以提升SLAM系统的定位和建模精度.实验证明了EBL参数对模糊表达的有效性,以及本文算法对SLAM系统精度的提升.结果表明,算法可以明显地降低相机轨迹估计的整体误差,对于模糊影响较严重的数据集,在合适的窗口大小下,用EBL-帧筛除算法剔除部分帧后,通过余下的清晰帧计算得到的相机位姿整体误差下降了20%.展开更多
文摘相机高速移动引起的运动模糊在现实环境的中低端设备中经常出现,是影响实时定位与制图(Simultaneous Localization and Mapping SLAM)高精度运行的重要因素.现有的一些应对模糊的方法通常需要较大的计算量,不适用于计算性能有限的移动端、无人机等平台,这在一定程度上影响了SLAM算法的应用.本文通过序列图像分析运动模糊的产生原理,建立相邻图像特征坐标差与模糊尺度之间的量化关系表,利用相邻图像间匹配点的位置关系定量计算EBL参数来表示图像的模糊程度并与帧筛除算法组成EBL-帧筛除算法,在SLAM过程中不断筛除模糊较大的帧来应对运动模糊.在由于运动产生图像模糊的情况下,通过适当增加一些运算量,本文的方法可以提升SLAM系统的定位和建模精度.实验证明了EBL参数对模糊表达的有效性,以及本文算法对SLAM系统精度的提升.结果表明,算法可以明显地降低相机轨迹估计的整体误差,对于模糊影响较严重的数据集,在合适的窗口大小下,用EBL-帧筛除算法剔除部分帧后,通过余下的清晰帧计算得到的相机位姿整体误差下降了20%.
