孙德华
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：北京工业大学机械工程与应用电子技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 自然环境中显著性多路标提取算法的研究和改进
- 2010年
- 自主移动机器人利用视觉传感器在自然环境中进行探索,因为没有任何先验信息,只有提取自然环境中比较显著的物体作为路标。因此,自然路标提取是对未知环境开始探索的第一步,也是至关重要的一步,因为它直接影响到移动机器人后续的定位导航的完成,文中融合亮度、纹理1、颜色等信息,结合中心上-中心外机制得到显著性区域,并采用分块聚类方法跟踪完整提取多显著性区域,实验结果表明本算法对显著性区域具有较好的检出能力,并且基本完整提取多个显著性自然区域路标,能够适应远近尺度、旋转、视角变化及一定的光线变化等自然识别的要求。
- 苏丽颖孙德华余跃庆
- 关键词：视觉显著性聚类
