无人机飞行目标导航定位图像优化匹配仿真

论文摘要

传统的半全局立体匹配算法很好地兼顾了匹配算法的精确性和实时性,但是算法在处理图像中深度不连续区域误匹配率偏高。针对以上问题,提出了融合快速均值漂移(Fast Mean Shift,FMS)图像分割的无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)半全局立体匹配算法。将FMS图像分割算法融合到匹配算法的全局能量函数中,重新构造出更加合理的全局能量函数,解决了因为不同原因造成视差跳跃而赋值同一的惩罚系数的问题。该算法在Middleburry测试平台进行仿真测试以及基于算法进行无人机实景图像实验,结果表明:该算法有效降低了图像在深度视差突变区域的误匹配率,并且能够有效兼顾算法的匹配精度和匹配速度。由此,改进后的算法满足无人机视觉辅助导航的需求。

论文目录

• 1 引言
• 2 无人机飞行目标导航图像采集系统原理模型
• 2 融合FMS图像分割的无人机半全局立体匹配算法
•   2.1 SGM算法
•     2.1.1 基于点的匹配代价计算
•     2.1.2 匹配代价聚合和深度赋值
•     2.1.3 视差精化
•   2.2 存在的问题
•   2.3 FMS图像分割算法
•   2.4 对SGM算法的改进
• 3 实验结果与分析
•   3.1 参数的确定
•     3.1.1 确定FMS图像分割的参数
•     3.1.2 确定惩罚系数m
•   3.2 Middleburry平台测试
•   3.3 实景测试
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 武强,李智,王勇军

关键词: 无人机,图像分割,半全局匹配,融合,视差图

来源: 计算机仿真 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程,计算机软件及计算机应用

单位: 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林航天工业学院无人机遥测重点实验室

基金: 国家自然科学基金项目(61361006),广西自然科学基金项目(2015GXNSFBA139251),广西自然科学基金重点项目(2016GXNSFDA380031),广西自动检测技术与仪器重点实验室基金项目(YQ14203)

分类号: TP391.41;V249.3

页码: 98-104+163

总页数: 8

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