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针对稠密光流在低纹理复杂度时精度较低的问题,提出了一种自适应纹理复杂度的稠密光流优化方法,以提升光流导航精度。根据三种不同大气条件下三种不同图像模糊程度的图像光流精度与纹理复杂度的统计图,推断稠密光流的精度与图像的纹理复杂度呈线性关系。通过建立图像纹理复杂度和稠密光流精度之间的直接联系,利用灰度共生矩阵的对比度参数评价图像纹理复杂度,采用最小二乘法拟合图像纹理复杂度和光流真值优化系数的函数关系,获得自适应纹理复杂度的稠密光流优化模型。基于该优化模型设计了仿真实验,实验结果表明,基于该模型可有效提升稠密光流在低纹理复杂度时的计算精度。 相似文献
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针对事件相机(Event Camera)输出的异步事件流信息不利于人眼观察、难以衔接应用任务且存在大量噪声的问题,介绍一种可视化及降噪算法。结合事件流能够反映场景中物体运动边缘信息的特点,利用物体运动边缘的时间和空间连续性进行降噪处理,进而利用事件数量和时间阈值双限制的方式累积事件得到事件“帧”,达到可视化、便于应用的目的。在真实数据集实验中,降噪算法可以有效处理背景噪声,在运动起始或缓慢时保存更多细节边缘事件信息,提升有效角点检测数量,可视化算法在保证帧率的同时,降低事件数量方差,提高事件“帧”信息的均匀性。实验结果证明了可视化及降噪算法的有效性。 相似文献
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