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外隨動環境感知問題，提出一種基于光學圖像的多粒度隨動環境感知算法．該算法根據多種光學圖像生成擬合真實三維環境的多粒度點云模型，然后通過概率八叉樹壓縮并統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點通過卡爾曼濾波動態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擬合真實環境．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境建模要求，有效壓縮環境模型存儲空間，實現魯棒的隨動環境感知，便于基于環境模型的視覺導航，增強現實等應用．實驗結果表明，該算法能夠在以可穿戴設備為代表的內含多種異構光學圖像傳感器、低計算效能的平臺上實時地得到充分擬合真實動態環境的多粒度TFPOM，基于該模型的視覺導航具有較小的軌跡誤差．
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