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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2024-02-06
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118212511A
主分类号：G06V20/05
分类号：G06V20/05;G06V10/44;G06V10/54
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明公开了一种照度不均的水下场景同时定位与建图方法，包括以下步骤：建立数据集，针对照度不均的情况收集数据并进行图像处理，建立照度不均图像特征提取与匹配数据集；设计特征提取器进行图像点特征提取；对点特征进行编码描述，实现照度不均图像的相同特征匹配方法；根据SLAM运行特点，对特征匹配结果实现特定区域匹配完成匹配特征的筛选。本发明利用神经网络对于特定任务的拟合能力实现照度不均图像特征提取与匹配，根据SLAM运行特点实现图像特征鲁棒性匹配。本发明基于图像处理的方法对特征进行提取和匹配，在水下照度不均的特定场景中能够实现优于传统特征提取匹配的性能，减少SLAM运行过程中跟踪丢失概率。
主权项：1.一种照度不均的水下场景同时定位与建图方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集具有包含目标物体的图像，并利用直方图均衡化对图像进行预处理；S2、对预处理之后的图像提取物体的点特征，记录点特征信息；S3、随机选取图像特定区域，将图像通过亮度调整使其具有照度不均性质；S4、将亮度调整后图像与源图像进行数据增强，对原有图像进行扩充，生成新的图像样本；S5、将数据增强后图像与源图像提取到的点特征进行匹配，并将匹配信息进行存储，构建照度不均图像数据集；S6、构建特征提取器对图像进行特征提取，从照度不均匀的图像中捕捉到稳定且可区分的特征点，并使用数据集测试特征提取器的性能，通过评估提取的特征在不同照度条件下的一致性和鲁棒性来判断特征提取器的有效性；S7、构建特征匹配器，特征匹配器通过对特征的数学编码以及数学描述对图像进行特征匹配，实现不同图像在不同照度条件下的特征点创建关联关系；S8、根据同时定位与建图过程SLAM的实时运行状态，对特征匹配的结果进行邻域筛选，在匹配结果中筛选出与相邻区域的匹配一致的特征点，从而减少误匹配和提升SLAM系统的稳定性和性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种照度不均的水下场景同时定位与建图方法
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