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题名全景视觉图像柱面理论展开算法实现及其改进
被引量：13
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作者
凌云峰
朱齐丹
吴自新
张智
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机构
哈尔滨工程大学自动化学院
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出处
《应用科技》
CAS
2006年第9期4-6,共3页
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文摘
由于理论上全景图像柱面展开算法比较复杂,在系统中占据的时间开销非常巨大,并且在展开过程中需要知道摄像头的焦距,镜头的双曲面方程等内参数,以及与相机位置关系等外参数,而这些参数在某些系统中不是固定不变的,所以理论上全景图像柱面展开方法在真实的系统中是很难应用.在介绍全景图像理论柱面展开算法的基础上,对该算法进行了优化,并对这2种算法进行了比较.实验表明采用该改进算法满足了实现实时处理的要求.
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关键词
全景视觉图像
柱面展开
查表法
实时处理
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Keywords
omni-directional image
cylinder unwrapping
table checking method
real-time process
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分类号
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名复杂场景下全景视觉图像局部特征点检测仿真
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作者
董富江
袁渊
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机构
宁夏医科大学理学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第7期168-171,189,共5页
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基金
宁夏医科大学科研项目(XM2020018)
宁夏自然科学基金项目(2020AAC03122)。
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文摘
为了在获取全景视觉图像特征点的同时有效保持图像的边缘信息,提出一种复杂场景下全景视觉图像局部特征点检测方法。采用经验模态分解方法分解全景视觉图像,在信息熵差值的基础上确定含噪的IMF分量,引入CLEAN算法抑制IMF分量中存在的噪声,实现全景视觉图像去噪处理;对全景视觉图像展开小波变换,消除图像特征图中存在的冗余信息,避免复杂场景对特征点检测产生影响,融合全景视觉图像的局部特征显著区域,获得显著图,完成局部特征点提取;根据特征点的独特性、均匀性、独特性、覆盖度挑选最优局部特征点,完成全景视觉图像局部特征点检测。实验结果表明,所提方法的去噪平滑性高、边缘保持能力强,特征点检测准确率高、效率高。
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关键词
全景视觉图像
经验模态分解方法
小波变换
局部特征点检测
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Keywords
Panoramic image
Empirical mode decomposition method
CLEAN algorithm
Wavelet transform
Local feature point detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于全景视觉图像的实时目标检测方法
被引量：2
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作者
黄天果
何嘉
沈庆阳
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机构
成都信息工程大学计算机学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第7期2055-2061,共7页
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基金
四川省科技创新苗子工程基金项目(2019Z118)。
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文摘
针对高分辨率输入下全景视觉图像目标检测速度难以达到实时的问题,提出一种以YOLOv3为基础的轻量化网络模型,该模型在牺牲部分检测精度的条件下实现了较好的检测速度提升。为解决全景图像训练数据集样本数量不足的问题,提出一种适用于全景图像的数据增强方法来扩充训练数据集。实验结果表明,利用YOLOv3验证扩充后的数据集以交并比(IoU)为0.5的条件下评估平均精度,与原始数据集相比检测精确度提高4.75%,改进的轻量化模型与YOLOv3相比,网络参数量减少65.08%,检测速度提升31.81%并达成实时检测。
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关键词
全景视觉图像
实时目标检测
轻量化模型
YOLOv3
数据增强
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Keywords
panoramic image
real-time object detection
lightweight model
YOLOv3
data augmentation
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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