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基于稀疏特征点的单视点深度图像校准
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作者
郭庆慧
梁秀霞
张锐
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第S1期191-195,共5页
高效而精确的校准是基于深度图像三维重建的关键问题。针对Kinect摄像头获得同步的彩色图像和深度图像,提出基于稀疏特征点的校准方法。将其中的彩色图像作为参考图像,根据深度图像和彩色图像的几何对应关系计算相应矩阵转换参数,然后...
高效而精确的校准是基于深度图像三维重建的关键问题。针对Kinect摄像头获得同步的彩色图像和深度图像,提出基于稀疏特征点的校准方法。将其中的彩色图像作为参考图像,根据深度图像和彩色图像的几何对应关系计算相应矩阵转换参数,然后利用稀疏特征点对确定校准参数,由此得到彩色图像和深度图像间的映射关系,最后实现深度信息的校准。实验结果表明,深度图像相对彩色图像的变换近似满足线性关系,计算复杂度低,精确度高,易于实现,适合在相关领域中得到进一步推广。
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关键词
深度图像
图像校准
稀疏特征点
特征
点
匹配
机器视觉
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职称材料
基于点云稀疏语义特征的智能网联汽车协同感知配准算法
被引量：
2
2
作者
朱浩
倪锐峰
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期314-324,共11页
针对道路场景下多智能网联汽车协同感知问题,本文提出一种基于点云稀疏语义特征的智能网联汽车协同感知配准算法。所提算法旨在通过点云集成配准扩展智能网联汽车感知范围,进而实现智能网联汽车协同感知。首先,在道路语义特征基础上进...
针对道路场景下多智能网联汽车协同感知问题,本文提出一种基于点云稀疏语义特征的智能网联汽车协同感知配准算法。所提算法旨在通过点云集成配准扩展智能网联汽车感知范围,进而实现智能网联汽车协同感知。首先,在道路语义特征基础上进行几何特征提取进而得到点云稀疏语义特征。其次,计算道路语义特征点云间的角度偏差以提供配准初值,并将点云语义信息作为配准约束条件实现全局语义集成配准。实验表明所提算法有效扩大了多智能网联汽车协同感知范围,提高了多点云集成配准的精度与鲁棒性。与当前主流算法JRMPC相比,本文所提算法配准精度提高了2.45%。
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关键词
智能网联汽车协同感知
点
云集成配准
点
云
稀疏
语义
特征
语义约束
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职称材料
题名
基于稀疏特征点的单视点深度图像校准
1
作者
郭庆慧
梁秀霞
张锐
机构
山东财经大学计算机科学技术学院
山东省数字媒体技术重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第S1期191-195,共5页
基金
国家自然科学基金(61020106001
61272431
+4 种基金
61103117
61202364)
教育部人文社会科学研究项目(13YJC860023)
中青年科学家奖励基金(BS2011DX024
BS2012DX028)资助
文摘
高效而精确的校准是基于深度图像三维重建的关键问题。针对Kinect摄像头获得同步的彩色图像和深度图像,提出基于稀疏特征点的校准方法。将其中的彩色图像作为参考图像,根据深度图像和彩色图像的几何对应关系计算相应矩阵转换参数,然后利用稀疏特征点对确定校准参数,由此得到彩色图像和深度图像间的映射关系,最后实现深度信息的校准。实验结果表明,深度图像相对彩色图像的变换近似满足线性关系,计算复杂度低,精确度高,易于实现,适合在相关领域中得到进一步推广。
关键词
深度图像
图像校准
稀疏特征点
特征
点
匹配
机器视觉
Keywords
Depth image,Image calibration,Sparse feature points,Feature points matching,Machine vision
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于点云稀疏语义特征的智能网联汽车协同感知配准算法
被引量：
2
2
作者
朱浩
倪锐峰
机构
重庆邮电大学自动化学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期314-324,共11页
基金
国家自然科学基金(62073052)
重庆市自然科学基金(cstc2021jcyj-msxmX0373)
重庆市教委科学研究重点项目(KJZD-K202200603)资助。
文摘
针对道路场景下多智能网联汽车协同感知问题,本文提出一种基于点云稀疏语义特征的智能网联汽车协同感知配准算法。所提算法旨在通过点云集成配准扩展智能网联汽车感知范围,进而实现智能网联汽车协同感知。首先,在道路语义特征基础上进行几何特征提取进而得到点云稀疏语义特征。其次,计算道路语义特征点云间的角度偏差以提供配准初值,并将点云语义信息作为配准约束条件实现全局语义集成配准。实验表明所提算法有效扩大了多智能网联汽车协同感知范围,提高了多点云集成配准的精度与鲁棒性。与当前主流算法JRMPC相比,本文所提算法配准精度提高了2.45%。
关键词
智能网联汽车协同感知
点
云集成配准
点
云
稀疏
语义
特征
语义约束
Keywords
cooperative perception for intelligent and connected vehicles
point set ensemble registration
point cloud sparse semantic features
semantic constraints
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH89 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏特征点的单视点深度图像校准
郭庆慧
梁秀霞
张锐
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于点云稀疏语义特征的智能网联汽车协同感知配准算法
朱浩
倪锐峰
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
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职称材料
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