融合IMU去除运动模糊的改进光流匹配算法
Feature tracking algorithm for removing motion blur by improving optical flow incorporating IMU
上海理工大学 a. 理学院; b. 管理学院, 上海 200093
摘要
为进一步提高视觉SLAM中的光流匹配精度和速度，提出一种融合惯性测量单元（inertial measurement unit，IMU）去除运动模糊的改进光流匹配算法。该算法首先利用IMU运动信息计算的点扩散函数去除运动模糊，提高特征点匹配率；其次在LK（Lucas-Kanade）光流的基础上引入梯度误差，并使用图像梯度L1范数作为正则项模拟稀疏噪声，构建代价函数；然后利用IMU预测特征点位置作为该算法初始值，并加入BB（BarzilarBorwein）步长改进原有的高斯牛顿算法，提高计算速度。实验表明，通过两帧之间的比较，该算法的效率和精度均优于LK光流法；然后将该算法集成到VINS-Mono框架，在数据集EuRoC上的结果显示，该算法提高了原有框架的定位精度和鲁棒性。
基金项目
上海市“科技创新行动计划”国内科技合作项目(20015801100)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.02.0075
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3174-3178,3185
文章编号: 1001-3695(2022)10-047-3174-05
发布历史
[2022-04-27] 优先出版
[2022-10-05] 印刷出版
引用本文
栾小珍, 魏国亮, 蔡洁. 融合IMU去除运动模糊的改进光流匹配算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (10): 3174-3178,3185. (Luan Xiaozhen, Wei Guoliang, Cai Jie. Feature tracking algorithm for removing motion blur by improving optical flow incorporating IMU [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (10): 3174-3178,3185. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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