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提出一种结合区域检测和语义分割的即时定位和建图(SLAM)技术,通过引入高精度图像描述子SIFT来实现前端视觉里程计(VO)过程中帧间像素匹配的精度。为了降低引入操作带来的计算复杂度,设计一个实时区域检测算法,在相邻帧间检测大致相似的ROI(Region of Interest)关键区域,使得SIFT描述子的提取和匹配只在ROI区域内完成,其余区域仍旧采用精度略低、效率更高的ORB算子。同时,为了提高后端BA(Bundle Adjustment)的精度,减少累积误差,结合语义图,在原有的基本投影误差函数上添加一个语义误差。该语义图采用实时语义分割算法完成,同时只针对ROI区域进行分割。通过与原SLAM方案对比实验,表明本文提出的方法,在提高一定精度的同时,仍能满足SLAM实时定位和建图的要求。最后,在电力作业场景下验证了该方案的效果。 相似文献
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针对利用经典高阶条件随机场模型进行点云分类时,由于海量节点和无向边导致的点云分类效率低的问题,提出一种结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类方法.首先以多尺度体素代替海量离散点云作为无向图图模型节点,减少节点和无向边的数量;然后使用超体分割结果作为高阶团,并基于此设计了一种非监督分布性空间上下文作为高阶团特征向量,用于改善分类结果;最后结合构建的图模型和各阶特征向量,采用经典高阶条件随机场模型实现点云数据的自动分类.采用Oakland标准数据集作为实验数据,实验结果表明,该方法在有效地保证分类精度的前提下,高阶条件随机场点云分类模型的分类效率提高了5~10倍. 相似文献
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为实现小型磁环表面细微缺陷图像无监督分割,并提高分割精度与计算效率,本文提出了一种基于改进2D Gabor滤波器组的自适应阈值分割方法。首先,利用多尺度、多方向的Gabor滤波器组对缺陷图像进行滤波降噪处理,抑制目标区域与背景区域内部的噪声污染,同时增强区域间的差异性;然后,通过对处理后图像的灰度统计特性分析,根据缺陷图像的灰度均值及方差构造了灰度阈值计算公式,实现了小型磁环表面细微缺陷图像的自适应分割。实验结果表明,本文算法可快速、准确地分割缺陷并抑制噪声干扰,在分割精度、计算效率等方面也优于传统的选择迭代法、OTSU、最大熵等方法,并能够在先进的SEED-DVS8168平台上实时实现,验证了此算法的可行性与实时性。 相似文献
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在苏木精-伊红(HE)染色病理图像中,细胞染色分布的不均匀和各类组织形态的多样性给病理图像的自动分割带来极大挑战。为解决该问题,提出了一种基于自监督学习的病理图像三步层次分割方法,对病理图像中各类组织进行由粗略到精细的全自动逐层分割。首先,根据互信息的计算结果在RGB色彩空间中进行特征选择;其次,采用K -means聚类将图像初步分割为各类组织结构的色彩稳定区域与模糊区域;然后,以色彩稳定区域为训练集采用朴素贝叶斯分类对模糊区域进行进一步分割,得到完整的细胞核、细胞质和胞外间隙这三类组织结构;最后,对细胞核部分进行结合形状和色彩强度的混合分水岭分割得到细胞核间的精确边界,进而量化计算细胞核个数、核占比、核质比等指标。对脑膜瘤HE染色病理图像的分割实验结果表明,所提方法对于染色和细胞形态差异保持较高的鲁棒性,各类组织区域分割误差在5%以内,在细胞核分割精度的对比实验中平均正确率在96%以上,满足临床自动图像分析的要求,其量化结果可以为定量病理分析提供依据。 相似文献