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摘要:為進(jìn)一步提高視覺SLAM中的光流匹配精度和速度,提出一種融合慣性測量單元(inertial measurement unit,IMU)去除運(yùn)動模糊的改進(jìn)光流匹配算法。該算法首先利用IMU運(yùn)動信息計(jì)算的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)去除運(yùn)動模糊,提高特征點(diǎn)匹配率;其次在LK(Lucas-Kanade)光流的基礎(chǔ)上引入梯度誤差,并使用圖像梯度L1范數(shù)作為正則項(xiàng)模擬稀疏噪聲,構(gòu)建代價函數(shù);然后利用IMU預(yù)測特征點(diǎn)位置作為該算法初始值,并加入BB(Barzilar-Borwein)步長改進(jìn)原有的高斯牛頓算法,提高計(jì)算速度。(剩余17386字)
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融合IMU去除運(yùn)動模糊的改進(jìn)光流匹配算法
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