光學圖像的多粒度感知算法
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針對快速三維建模中的室內(nèi)外隨動環(huán)境感知問題，提出一種基于光學圖像的多粒度隨動環(huán)境感知算法．該算法根據(jù)多種光學圖像生成擬合真實三維環(huán)境的多粒度點云模型，然后通過概率八叉樹壓縮并統(tǒng)一表示已生成的多粒度三維模型．進而伴隨相機軌跡每個時間節(jié)點通過卡爾曼濾波動態(tài)融合多粒度點云模型的概率八叉樹表示．最終生成唯一的時態(tài)融合概率八叉樹三維模型，簡稱TFPOM．使TFPOM能夠在較少的噪聲影響下以任意粒度動態(tài)擬合真實環(huán)境．該算法配合剪枝和歸并策略能夠適應多粒度融合和多粒度表示的環(huán)境建模要求，有效壓縮環(huán)境模型存儲空間，實現(xiàn)魯棒的隨動環(huán)境感知，便于基于環(huán)境模型的視覺導航，增強現(xiàn)實等應用．實驗結(jié)果表明，該算法能夠在以可穿戴設備為代表的內(nèi)含多種異構(gòu)光學圖像傳感器、低計算效能的平臺上實時地得到充分擬合真實動態(tài)環(huán)境的多粒度TFPOM，基于該模型的視覺導航具有較小的軌跡誤差．
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