作者单位
摘要
海军研究院,上海 200436
针对复杂应用环境中近红外单目视觉位姿测量系统偏离预置合作目标对象后,无法完成位姿测量的特殊情况,提出一种以合作目标周边随型粗糙面图像为测量对象的单目视觉测量方法,以及图像受损后的动态自愈方法。通过将实时获取的随型粗糙面图像特征与预存基准图像特征进行匹配计算,完成特殊情况下的应急测量。同时,为减少随型粗糙面图像污染或受损后对位姿测量精度的影响,实时计算污染或受损程度并动态自愈基准图像特征。实验结果表明,以随型粗糙面为对象的位姿测量精度稍低于合作目标对象,但能够满足特殊情况下的应急使用需求,提高了测量系统的鲁棒性;当随型粗糙面图像污染或受损达到70%时,采用自愈处理与未做自愈处理相比,方位角测量误差减少72%以上,验证了基准图像自愈方法的有效性。
对象随型粗糙面 近红外单目视觉测量 基准图像自愈 基准图像特征 特征匹配 the object follows the rough surface near-infrared monocular vision measurement reference image self-healing reference image features feature matching 
红外与毫米波学报
2024, 43(1): 134
作者单位
摘要
海军研究院, 上海 200235
针对现有位姿估计算法对采样数据不做任何的统计假设, 缺少评判标准等问题, 从信号的概率密度函数出发, 推导了基于机器视觉的最大似然位姿估计的一般形式, 并证明利用单幅图像时, 在各向同性高斯噪声情况下传统迭代算法与最大似然估计等效。推导了位姿估计的克拉美-罗界, 给出了位姿估计的方差下限。根据仿真结果可以看出, 利用10张图像时, 最大似然算法在噪声功率大于5 dB的情况下, 性能明显优于传统迭代算法, 证明适当增加图像数可有效提高估计性能。
机器视觉 位姿估计 最大似然估计 克拉美-罗界 machine vision pose estimation maximum likelihood estimation Cramér-Rao bound 
应用光学
2019, 40(2): 253

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