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基于RANSAC改进算法的连接器位姿检测
1
作者 张硕 史玲玲 +2 位作者 王威威 金鑫 李忠新 《电子测量技术》 北大核心 2025年第12期137-145,共9页
连接器的多针对接装配过程中,如果不能准确获得零件的位置和姿态,将很可能导致连接器对接任务失败,甚至造成插针弯曲或零件结构损坏。然而受图像噪声、孔内加工痕迹、孔深导致失焦以及孔壁阴影等因素的干扰,在进行孔的检测工作时难以精... 连接器的多针对接装配过程中,如果不能准确获得零件的位置和姿态,将很可能导致连接器对接任务失败,甚至造成插针弯曲或零件结构损坏。然而受图像噪声、孔内加工痕迹、孔深导致失焦以及孔壁阴影等因素的干扰,在进行孔的检测工作时难以精准地获取完整精确的圆形轮廓,从而对连接器位姿检测精度产生较为显著的负面影响。针对上述问题,本文提出了一种基于RANSAC的圆拟合改进算法。首先,通过霍夫梯度法进行粗定位,然后通过RANSAC算法获得待拟合圆的内点集;最后,提出了依据邻域内点相对数量确定权重的WLS,重新对内点集进行圆拟合,进而计算得到连接器精确位姿。本文还进行了精度测试实验,测得姿态平均误差为0.051°,位置平均误差为0.567 pixel,并与其他常见算法进行对比,最终验证本文算法具有较高的精确度与稳定性,检测效果优于其他算法。 展开更多
关键词 连接器 圆拟合 随机抽样一致性 最小二乘法
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基于邻域点集稠密度的古陶瓷碎片轮廓线提取算法
2
作者 王莹 刘鹏欢 +4 位作者 陈雅鑫 王旭粲 李巍 周强 罗宏杰 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期118-128,共11页
古陶瓷碎片轮廓线特征作为文物数字化修复的主要依据之一,能够直接影响文物原真性复原的质量和效率。针对古陶瓷碎片胎体较薄、形状不规则且点云数据量大而导致轮廓线提取的精度低、耗时长等问题,提出了一种基于邻域点集稠密度的古陶瓷... 古陶瓷碎片轮廓线特征作为文物数字化修复的主要依据之一,能够直接影响文物原真性复原的质量和效率。针对古陶瓷碎片胎体较薄、形状不规则且点云数据量大而导致轮廓线提取的精度低、耗时长等问题,提出了一种基于邻域点集稠密度的古陶瓷碎片轮廓线提取算法。首先,采用有向包围盒(OBB)中心平面平行切平面方式,将碎片进行切片处理,实现对点云的分层处理和数据简化;其次,根据轮廓点和非轮廓点处邻域点集稠密度不同这个规律,将邻域点集稠密度特征与随机采样一致性(RANSAC)算法相结合,实现对碎片轮廓线的精确和快速提取;最后,构造空间分类平面,并依据空间位置的约束关系,实现对碎片断裂面和非断裂面轮廓线的分类。实验结果表明,在百万级数据规模的古陶瓷碎片轮廓线提取方面,算法运行时间可控制在15~25 s,并且轮廓线提取的准确性可达78.3%,具有较高的准确性和完整性,能够为古陶瓷文物数字化修复提供技术依据。 展开更多
关键词 古陶瓷碎片轮廓线 点云切片 邻域点集稠密度 随机采样一致性算法
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基于DBSCAN的改进RANSAC点云平面拟合算法
3
作者 叶锦华 林旭敏 吴海彬 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期76-87,共12页
针对随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对含有噪声的点云数据进行平面拟合时效果不佳和容易产生误识别的问题,对算法进行改进.通过基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications wit... 针对随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对含有噪声的点云数据进行平面拟合时效果不佳和容易产生误识别的问题,对算法进行改进.通过基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法改变RANSAC算法初始点集合的选择策略,并使用主成分分析法(principal component analysis,PCA)计算点云各点法向量,以点到平面距离以及点的法向量与平面法向量夹角两个约束条件同时作为RANSAC算法平面拟合模型内点判定的准则.采用无噪声与分别含有300个噪声点和500个噪声点的点云仿真数据进行测试,本文算法拟合结果均接近理论值且内点距离标准差分别为1.007×10-8、0.003、0.007,优于RANSAC算法.采用实际工件点云数据在两种工况场景下进行测试,本文算法拟合平面内点比率相对于传统RANSAC算法分别提高24.7%和24.6%,平面提取完整度及准确率同样优于RANSAC算法.仿真模拟及实例分析证明了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 点云平面拟合 随机采样一致性 噪声 密度聚类 主成分分析
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基于快速鲁棒-最近点迭代算法的构件点云配准方法
4
作者 许航 孙宏昌 +2 位作者 梁志强 蒋永翔 张天江 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第8期77-86,共10页
大型构件的原位加工模式对加工设备的定位精度提出了很高的要求。传统的最近点迭代(iterative closest point,ICP)算法在源点云和目标点云初始位姿相差较大时容易导致配准失败,在噪声环境下鲁棒性差容易导致错误匹配。针对以上问题提出... 大型构件的原位加工模式对加工设备的定位精度提出了很高的要求。传统的最近点迭代(iterative closest point,ICP)算法在源点云和目标点云初始位姿相差较大时容易导致配准失败,在噪声环境下鲁棒性差容易导致错误匹配。针对以上问题提出一种基于快速鲁棒-最近点迭代(fast and robust-iterative closest point,FR-ICP)算法的构件点云配准方法。对斯坦福数据集和构件点云进行体素下采样,基于内蕴形状特征(intrinsic shape signatures,ISS)提取关键点并计算快速点特征直方图(fast point feature histograms,FPFH)特征描述子,基于随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对点云进行粗配准。对点到面的ICP算法进行改进,引入Tukey鲁棒函数,对点云进行精配准。实验证明,改进后的算法能够有效提高噪声环境下点云配准的鲁棒性、收敛速度和精度以及在有噪声且初始位姿差异较大时的配准成功率。 展开更多
关键词 随机采样一致性 最近点迭代 快速鲁棒性 点云配准 噪声环境
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基于匹配点递增的随机抽样一致图像拼接
5
作者 金顺 葛动元 姚锡凡 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第6期2435-2441,共7页
针对图像拼接任务中出现的图像误匹配特征点较多导致的拼接时间较长、直接使用全部特征点存在的图像拼接精度不够等问题,提出了一种基于匹配点递增策略与随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)相结合的图像拼接优化方法。该方... 针对图像拼接任务中出现的图像误匹配特征点较多导致的拼接时间较长、直接使用全部特征点存在的图像拼接精度不够等问题,提出了一种基于匹配点递增策略与随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)相结合的图像拼接优化方法。该方法首先通过特征点初筛选避免大量无效抽样以提高计算效率,接着使用一种渐进的采样策略逐步增加匹配点并反复采样获得精确结果,最后采用一种新的基于均方根误差的损失函数筛选结果,得出最优模型。实验结果表明,在未明显增加耗时的情况下,本文算法的内点率进一步提高,特征点误差均值与均方根误差有了明显下降,图像拼接的精度提高,有效改善了拼接缝处的错位现象,显著减少了图像拼接任务中拼接误差。 展开更多
关键词 匹配点递增 图像拼接 随机抽样一致 单应性矩阵
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基于空洞检测及规则约束的立面点云门窗检测方法
6
作者 莫玉晓 徐景中 《激光杂志》 北大核心 2025年第1期61-67,共7页
针对建筑物立面门窗检测的难点,提出了一种基于空洞检测及规则约束的建筑物立面点云门窗检测方法。该方法在布料模拟滤波的基础上,通过随机抽样一致性算法进行平面分割,以提取立面点云并进行坐标变换;然后通过点云取反操作获得包含门窗... 针对建筑物立面门窗检测的难点,提出了一种基于空洞检测及规则约束的建筑物立面点云门窗检测方法。该方法在布料模拟滤波的基础上,通过随机抽样一致性算法进行平面分割,以提取立面点云并进行坐标变换;然后通过点云取反操作获得包含门窗信息的虚拟点云,并采用基于点云的数学形态学方法获取门窗点簇;最后根据已获取的门窗构建规则,并通过规则恢复遮挡导致的门窗缺失问题,得到最终的立面门窗检测结果。通过多组建筑物点云门窗检测实验,能有效检测出建筑物立面门窗,并克服遮挡对门窗检测的影响,检测结果的精确率、召回率、F1值分别达到93%、97%、95%以上,表明了提出的算法具有良好的性能。 展开更多
关键词 门窗检测 随机抽样一致性算法 空洞分析 数学形态学
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复杂坡面拟合的异源点云配准及三维地形精细重建
7
作者 唐一亮 杨耘 +3 位作者 万宇 徐永节 王锐 辜第桢 《光学精密工程》 北大核心 2025年第4期579-590,共12页
针对植被覆盖、地形起伏较大区域的无人机影像点云和三维激光点云密度差异大、空间分布不均匀以及特征不明显等现象,提出了一种点云数据关键坡面特征增强的采样一致性初始配准(Sample Consensus Initial Alignment,SACIA)与迭代最邻近点... 针对植被覆盖、地形起伏较大区域的无人机影像点云和三维激光点云密度差异大、空间分布不均匀以及特征不明显等现象,提出了一种点云数据关键坡面特征增强的采样一致性初始配准(Sample Consensus Initial Alignment,SACIA)与迭代最邻近点(Iterative Closest Point,ICP)组合配准算法。首先,分别对两源点云数据进行预处理,再基于随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对预处理后面特征弱的点云区域进行拟合,增强点云的面特征并构建多个关键坡面;进而,组合SAC-IA与ICP算法对两源点云进行配准,再进行冗余和重叠点消除处理,实现了两源点云的融合;最后,选取渐近加密不规则三角网滤波(Progressive Triangulated Irregular Network,PTIN)算法对融合后的点云提取地面点,利用反距离加权(Inverse Distance Weighted,IDW)算法进行三维地形重建,生成数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)。利用实测数据进行验证表明:与传统的SAC-IA与ICP组合算法相比,本文算法配准后的点云数据精度(均方根误差值)降低了3.325 m;利用融合后点云数据重建的DEM点位精度(用平均绝对误差和均方根误差表示)值分别降低了0.18 m和0.14 m。本文算法生成的DEM满足1:500比例尺国家规范要求,DEM更能反映地形细部特征。 展开更多
关键词 随机抽样一致 坡面拟合 点云配准 数字高程模型 三维重建
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面向模型和室内外点云的高效配准算法
8
作者 李俊杰 雷臣 +3 位作者 李伟诚 余肖慧 杨宇焓 朱文利 《液晶与显示》 北大核心 2025年第3期493-504,共12页
针对现有点云配准算法对不同场景的点云进行配准时存在适用性弱、鲁棒性差及配准效率低下等问题,本文提出面向模型和室内外点云的高效配准算法。首先,采用体素网格滤波对点云进行下采样,并使用内部形态描述子(ISS)提取点云特征。然后,... 针对现有点云配准算法对不同场景的点云进行配准时存在适用性弱、鲁棒性差及配准效率低下等问题,本文提出面向模型和室内外点云的高效配准算法。首先,采用体素网格滤波对点云进行下采样,并使用内部形态描述子(ISS)提取点云特征。然后,由快速点特征直方图(FPFH)对特征点进行特征描述,采用随机采样一致性(RANSAC)算法对点云进行粗配准。最后,通过图形处理器(GPU)并行加速的体素化广义迭代最近点(VGICP)算法实现精配准。实验结果表明,在含有噪声点的三维模型、室内及低重叠率室外点云中,本文算法在达到较高配准精度的同时仅耗时0.118 s、0.306 s和0.648 s。相比于现有的配准算法,配准效率提高了79.12%、82.41%和88.28%。本文算法在不同的应用场景下均具有较高的配准精度和配准效率,且适用性更强、鲁棒性更高。 展开更多
关键词 点云配准 随机采样一致性 图形处理器 体素化广义迭代最近点
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基于机器视觉的电芯绝缘介质定位算法 被引量：1
9
作者 陈甦欣 罗乐文 赵安宁 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期452-457,共6页
为保证电芯绝缘介质定位的准确性和时效性,文章提出一种基于双线性插值亚像素坐标结合改进随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法的绝缘介质定位算法。对工业采集的图像进行空间滤波、阈值分割等预处理操作,分割出目标并... 为保证电芯绝缘介质定位的准确性和时效性,文章提出一种基于双线性插值亚像素坐标结合改进随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法的绝缘介质定位算法。对工业采集的图像进行空间滤波、阈值分割等预处理操作,分割出目标并增强特征;运用Canny边缘检测算子检测边缘,选取定位轮廓并根据最小外接矩形分离4条边缘直线,用双线性插值公式精确定位边缘直线亚像素坐标;采用部分点先验模型约束RANSAC算法提取4条边缘直线的高质量内点,再用最小二乘法分别拟合4条边缘直线并计算出相应偏移量。实验结果表明,该算法能有效保证绝缘介质的定位精度且具有一定的时效性,可以较好地满足实际生产应用的要求。 展开更多
关键词 机器视觉 亚像素边缘 随机抽样一致性(RANSAC) 视觉定位 直线拟合
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基于点云特征的改进RANSAC地面分割算法 被引量：2
10
作者 隋心 王思语 +4 位作者 罗力 陈志键 史政旭 张杰 郝玉婷 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期106-114,共9页
针对室外复杂场景下,轻量级和地面优化的激光雷达里程计与测图(LeGO-LOAM)算法由于地面分割不精确而导致算法定位精度降低的问题,提出一种基于改进随机一致性采样(RANSAC)的多线程地面分割算法:相较于传统RANSAC算法,该算法舍弃从全部... 针对室外复杂场景下,轻量级和地面优化的激光雷达里程计与测图(LeGO-LOAM)算法由于地面分割不精确而导致算法定位精度降低的问题,提出一种基于改进随机一致性采样(RANSAC)的多线程地面分割算法:相较于传统RANSAC算法,该算法舍弃从全部原始数据中随机选取种子点拟合地面模型的迭代方式,首先利用点云高程、曲率等点特征信息挑选出所有小于高程、曲率等阈值的种子点以构建种子点集合,并根据种子点集合中的种子点数量判断是否需要多线程处理;然后根据判断结果从种子点集合中选择种子点子集进行地面拟合;最后比较各地面模型所包含的点云数量以获得最优地面模型参数以及地面点云集;地面分割精度的提高有效地降低了LeGO-LOAM算法的定位误差。实验结果表明,在室外复杂场景下所提出的地面分割算法分割效果更好,杂点更少;相较于原LeGO-LOAM算法,改进算法的定位误差降低至3.73 m,平面均方根误差降低了20.8%。 展开更多
关键词 轻量级和地面优化的激光雷达里程计与测图(LeGO-LOAM) 随机一致性采样(RANSAC) 地面分割 室外定位
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基于PointNet++进行附属设施语义分割的隧道收敛变形分析 被引量：1
11
作者 卞政 石波 +3 位作者 吴凡 王静 赵凯 杨兴宜 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4827-4839,共13页
随着城市轨道交通日趋广泛,隧道结构变形引起的地铁安全事故凸显,亟需对运营期隧道进行变形检测。隧道衬砌作为隧道变形分析的研究对象,衬砌内表面存在的大量附属设施影响隧道收敛变形分析精度。为了提高变形分析精度,解决点云处理环节... 随着城市轨道交通日趋广泛,隧道结构变形引起的地铁安全事故凸显,亟需对运营期隧道进行变形检测。隧道衬砌作为隧道变形分析的研究对象,衬砌内表面存在的大量附属设施影响隧道收敛变形分析精度。为了提高变形分析精度,解决点云处理环节中存在的自动化程度低的问题,提出基于PointNet++点云语义分割的隧道收敛变形分析方法。首先利用深度学习方法进行点云语义分割,对隧道衬砌附属设施进行自动滤除。然后对隧道衬砌进行断面提取,利用随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)对隧道断面点云进行采样,分析隧道收敛变形程度,从Z+F PROFILER 9012A激光断面扫描仪获取山东省济南市地铁盾构隧道点云实测数据上并进行应用。研究结果表明:所提出的处理方法可以有效地将大规模隧道衬砌与连接紧密的附属设施分离出来,隧道附属设施总体分类精度达到96%,滤波结果较好地保留了隧道衬砌原始形态特征。在对隧道整体和局部收敛变形分析的重复性验证中,测试区间内隧道整体变形精度往返测长半轴平均偏差为1.04 mm,短半轴平均偏差为0.9 mm,测试区间内隧道局部收敛变形往返测标准差最小为0.773 mm,最大为0.938 mm,可以满足隧道收敛变形分析的精度需求。研究结果可以有效提升处理大规模隧道数据的自动化程度,具有良好的有效性与可靠性,对运营期地铁隧道收敛变形检测或监测有较好的实践应用意义。 展开更多
关键词 轨道交通隧道 激光点云 收敛变形分析 点云深度学习 随机抽样一致性
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合成孔径声呐时延估计误差校正改进算法
12
作者 陈世平 张鹏飞 +2 位作者 王朋 迟骋 刘纪元 《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期11-20,共10页
由相位解缠错误造成的时延估计误差会严重降低合成孔径声呐时延估计的精度。现有的时延估计误差校正算法采用二次函数作为时延的拟合模型,该模型在距离向近端和远端处不符合时延空变规律,拟合误差较大且无法估计载体的横荡和升沉运动。... 由相位解缠错误造成的时延估计误差会严重降低合成孔径声呐时延估计的精度。现有的时延估计误差校正算法采用二次函数作为时延的拟合模型,该模型在距离向近端和远端处不符合时延空变规律,拟合误差较大且无法估计载体的横荡和升沉运动。针对该问题,文章提出一种改进的时延估计误差校正算法,利用时延的距离空变函数代替二次函数作为拟合模型。数值仿真和实验结果表明,相较于参考算法,改进算法校正时延估计误差的效果更好、速度更快,同时还能准确地估计载体的横荡和升沉运动。运动补偿结果显示了改进算法能较好地提升成像质量。 展开更多
关键词 合成孔径声呐 时延估计 相位解缠 随机抽样一致算法
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晶圆校准器误差补偿与拟合算法的研究 被引量：2
13
作者 刘暾东 陈锃琰 +2 位作者 王若宇 唐之晨 郑鹏 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期1115-1124,共10页
晶圆校准器作为半导体生产、检测中的重要设备,其圆心定位的精度容易受检测误差的影响,因此针对误差的补偿算法是提高晶圆校准精度的关键技术。针对检测误差中晶圆承载面倾斜影响采样精度问题,建立了晶圆倾斜后在水平面椭圆投影的物理模... 晶圆校准器作为半导体生产、检测中的重要设备,其圆心定位的精度容易受检测误差的影响,因此针对误差的补偿算法是提高晶圆校准精度的关键技术。针对检测误差中晶圆承载面倾斜影响采样精度问题,建立了晶圆倾斜后在水平面椭圆投影的物理模型,推导椭圆与晶圆圆心的解析关系,并采用相应的椭圆方程进行拟合。为了进一步提高补偿及拟合精度,提出了一种引入遗忘因子的扩展卡尔曼滤波的椭圆拟合算法,该算法采用密度聚类法及改进样本点分布的渐进一致采样进行数据预处理,并利用迭代重加权最小二乘法进行椭圆拟合,最终实现圆心的精确拟合。实验证明,在使用提出的方法进行误差补偿后,拟合精度达到99.95%,验证了其有效性。 展开更多
关键词 几何量计量 晶圆校准器 误差补偿 椭圆拟合 顺序抽样一致性
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基于改进ICP算法的变电站设备三维识别方法研究 被引量：3
14
作者 王庭松 惠小东 +2 位作者 曾乔迪 许杨俊 陈煜敏 《电测与仪表》 北大核心 2024年第5期65-70,共6页
针对现有变电站设备三维识别方法在实际应用中存在的准确率差和效率低等问题,提出一种结合改进迭代最近点算法和Umeyama算法的变电站设备三维识别方法。通过随机采样一致性算法提取设备平面特征,通过Umeyama算法在模板库中找出平面特征... 针对现有变电站设备三维识别方法在实际应用中存在的准确率差和效率低等问题,提出一种结合改进迭代最近点算法和Umeyama算法的变电站设备三维识别方法。通过随机采样一致性算法提取设备平面特征,通过Umeyama算法在模板库中找出平面特征最相似的几个设备,通过点云曲率特征提取设备点云关键点,通过改进迭代最近点算法对设备进行目标匹配。通过实验对其性能进行分析。结果表明,所提方法对智能变电站设备进行三维识别有较好的识别准确率和效率,识别准确率为99.50%,平均识别时间为2.07 s,有效地提高了三维识别技术的综合性能。 展开更多
关键词 变电站设备 三维识别方法 迭代最近点算法 Umeyama算法 随机采样一致性算法
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基于SIFT和自适应阈值的RANSAC算法的茶饼图像配准研究 被引量：1
15
作者 白晓虎 杨瑞峰 +1 位作者 郭晨霞 李坤 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第10期193-198,共6页
在茶饼图像的特征点精匹配中,人工选择阈值会导致误匹配和漏匹配问题,为此提出一种基于F1-Score最大化的方法,自动选取距离阈值的随机抽样一致性(RANSAC)算法进行特征点对筛选。用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取茶饼图像的特征点,采用... 在茶饼图像的特征点精匹配中,人工选择阈值会导致误匹配和漏匹配问题,为此提出一种基于F1-Score最大化的方法,自动选取距离阈值的随机抽样一致性(RANSAC)算法进行特征点对筛选。用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取茶饼图像的特征点,采用快速近似最近邻(FLANN)算法将异源图像提取出来的特征点进行粗匹配,用改进后的RANSAC算法优化特征点匹配。通过对比不同算法的匹配准确率和均方根误差,证明本文算法在经过旋转、视角以及亮度变换的茶饼图像上能够综合考虑准确率和召回率,自适应地确定一个距离阈值,改进后的RANSAC算法使其准确率最大可以提高18.9%,均方根误差平均降低0.706 pixel,研究证明所提算法能够达到更好的匹配效果。 展开更多
关键词 茶叶 溯源鉴定 特征点匹配 尺度不变特征变换 随机抽样一致性
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融合投影变换与光流的双目视觉SLAM研究
16
作者 谢颖 石永康 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期98-103,共6页
针对双目视觉SLAM左右目图像关键点匹配误差导致定位精度下降的问题,提出了一种融合投影变换的光流算法。该算法首先提取左目图像上的角点,通过正反LK光流计算角点在右目的位置;然后通过RANSAC算法利用匹配成功的角点计算右目到左目的... 针对双目视觉SLAM左右目图像关键点匹配误差导致定位精度下降的问题,提出了一种融合投影变换的光流算法。该算法首先提取左目图像上的角点,通过正反LK光流计算角点在右目的位置;然后通过RANSAC算法利用匹配成功的角点计算右目到左目的单应矩阵;最后计算右目的投影变换图像,通过正反LK光流计算左目角点对应位置并将角点映射到右目原始图像上。实验采用公开数据集Euroc与KITTI的部分序列,并通过EVO工具对SLAM的定位误差进行评估。结果表明:该改进算法可在增加一定的时间复杂度的情况下有效减小角点匹配误差,双目视觉定位均方根误差分别在Euroc与KITTI部分序列上平均减小了24.7%与28.1%。 展开更多
关键词 即时定位与地图构建 随机抽样一致算法 单应矩阵 图像匹配
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基于RANSAC和三维谱峰分析的全姿态散射中心建模
17
作者 靳明振 杨申 +2 位作者 吴中杰 张会强 刘盛启 《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期471-484,共14页
全姿态散射中心模型是一种性能优良的光学区复杂目标电磁散射参数化模型。针对传统的基于候选点筛选和聚类的全姿态散射中心建模方法易出现虚假散射中心和遗漏真实散射中心的问题,该文提出了一种基于目标三维空间电磁散射强度场谱峰分... 全姿态散射中心模型是一种性能优良的光学区复杂目标电磁散射参数化模型。针对传统的基于候选点筛选和聚类的全姿态散射中心建模方法易出现虚假散射中心和遗漏真实散射中心的问题,该文提出了一种基于目标三维空间电磁散射强度场谱峰分析的建模方法。首先,基于目标多视一维散射中心参数,利用随机采样一致性(RANSAC)方法和Parzen窗函数方法估计目标在三维空间中的电磁散射强度场。然后,通过谱峰分析、散射中心关联和多视量测融合,得到全姿态三维散射中心的位置。最后,利用二值形态学处理修正全姿态散射中心的角度可见性,估计全姿态散射中心的散射系数和类型参数。仿真结果表明,该文方法所提取的全姿态散射中心与目标几何结构具有极强的关联性,相较传统方法,在缩减三维散射中心数量的同时提升了模型的表示精度。 展开更多
关键词 宽带雷达 目标雷达特性 全姿态散射中心模型 随机抽样一致 谱峰搜索
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一种针对于描述子的SIFT简化方法 被引量：17
18
作者 戴金波 赵宏伟 +1 位作者 刘君玲 冯嘉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期2255-2262,共8页
由于目前的SIFT(scale invariant feature transform)特征提取算法具有较高的时间复杂度,不利于大规模的数据存储和搜索,提出一种简化的SIFT局部图像特征提取算法。改进的SIFT算法针对于描述子生成部分进行简化,将原算法中特征点描述子... 由于目前的SIFT(scale invariant feature transform)特征提取算法具有较高的时间复杂度,不利于大规模的数据存储和搜索,提出一种简化的SIFT局部图像特征提取算法。改进的SIFT算法针对于描述子生成部分进行简化,将原算法中特征点描述子的矩形区域改为圆形区域,并将RANSAC(random sample consensus)算法应用于SIFT特征匹配中,有效地剔除错误匹配点。采用K.Mikolajczyk的衡量方法,即查全率和错误率进行评估。实验结果显示,算法在旋转、光照、视角变化等情况下都有很好的匹配效果,并且降低了时间复杂度。 展开更多
关键词 SIFT(scale INVARIANT feature transform) 视觉不变量 RANSAC(random samplE consensus)
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井下危险区域目标检测 被引量：3
19
作者 厉丹 钱建生 柴艳莉 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期527-532,共6页
建立适合煤矿井下特殊环境的危险区域目标检测系统结构和新的目标匹配算法。新算法基于SIFT(scale-invariant feature transform)多尺度变换,结合形态学技术用降维后的局部区域匹配方法提高系统实时性;交叉匹配粗筛选后将RANSAC(random ... 建立适合煤矿井下特殊环境的危险区域目标检测系统结构和新的目标匹配算法。新算法基于SIFT(scale-invariant feature transform)多尺度变换,结合形态学技术用降维后的局部区域匹配方法提高系统实时性;交叉匹配粗筛选后将RANSAC(random sample consensus)算法和L-M(Lev-enberg-Marquardt)非线性优化算法结合估计优化参数,解决现有算法计算复杂,匹配时间长,复杂环境匹配精度低的问题。实验证明,新算法对煤矿井下模糊、低照度、遮挡、高噪声和尺度变化等情况均具有良好的鲁棒性,解决多摄像机不同视角目标匹配问题,适合实时处理的监控系统中井下危险区域目标检测。 展开更多
关键词 井下 危险区域 目标检测 SIFT(scale-invariant feature transform) RANSAC(random sample consensus) L-M(Levenberg-Marquardt)
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改进的RANSAC算法在图像配准中的应用 被引量：75
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作者 曲天伟 安波 陈桂兰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第7期1849-1851,1872,共4页
为了提高图像配准的速度,提出了一种基于改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法的快速图像配准方法。该方法首先采用Harris角点检测算法提取出参考图像和目标图像的特征角点,然后利用灰度相关性进行特征角点的匹配,最后采用基于预检测的RAN... 为了提高图像配准的速度,提出了一种基于改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法的快速图像配准方法。该方法首先采用Harris角点检测算法提取出参考图像和目标图像的特征角点,然后利用灰度相关性进行特征角点的匹配,最后采用基于预检测的RANSAC算法快速而精确地估计变换矩阵,进行图像配准。该算法中采用预检测的方法快速抛弃那些不是候选模型的临时模型,提高了算法的速度。同时使用随机块选取法选择样本,很好地消除外点的影响进而保证精度。实验结果表明,此方法在得到较高的精度和鲁棒性的情况下,还大幅度减少了运算量,提高了图像配准的速度。 展开更多
关键词 图像配准 HARRIS角点 随机抽样一致性算法 预检测 随机块选取
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