模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (1): 100-105    DOI:
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未知环境中基于视觉显著性的自然路标检测*
王璐1,2,蔡自兴1
1.中南大学 信息科学与工程学院 智能系统与软件研究所 长沙 410083
2.中原工学院 计算机科学系 郑州 450007
Visual Saliency Based Natural Landmarks Detection under Unknown Environments
WANG Lu1,2, CAI ZiXing1
1.Center of Intelligent System and Software, School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083
2.Department of Computer Science, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007

全文: PDF (1621 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 自然路标检测是移动机器人在未知环境中表示与识别环境的基础.基于此,本文提出一种具有适应能力、基于视觉显著性的自然路标检测系统.设计了保细节采样策略,能够自行调节参数以适应各种环境纹理分析的Gabor滤波器,在多尺度空间上计算颜色、纹理的对比度,经综合处理得到描述路标可选区域的显著性指示图.实验结果表明本文算法在显著点检测方面具有较高的准确性,并且具有较高的重复检测能力,能够适应远近尺度、旋转和视角变化等自然环境识别要求.
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王璐
蔡自兴
关键词 自然路标检测视觉显著性Gabor滤波器重复检测能力    
Abstract:Natural landmark detection is a basis of mobile robots navigation to represent and recognize unknown environments. A saliency based adaptive natural landmarks detecting system is presented in this paper. Firstly the detail preserving sampling scheme is designed to create multiscale image spaces where opponencies of color and texture are computed. And the Gabor filter, which can adjust parameters adaptively, is designed to analyze texture of all kinds of environments. At last the saliency map that points out where can be treated as natural landmark is created. Experiments show that this algorithm has better precision on detecting salient points and better repeatability including scale, rotation and viewpoint invariance.
Key wordsNatural Landmarks Detection    Visual Saliency    Gabor Filter    Repeatability of Detection   
收稿日期: 2004-08-02     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金重点资助 项目(No.60234030)
作者简介: 王璐,男,1972年生,讲师,博士研究生,主要研究方向为人工智能、移动机器人导航、计算机视觉等.E-mail: dqx_wl@21cn.com.蔡自兴,男,1938年生,教授,博士生导师,主要研究方向为人工智能、机器人学、智能控制等
引用本文:   
王璐,蔡自兴. 未知环境中基于视觉显著性的自然路标检测*[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(1): 100-105. WANG Lu, CAI ZiXing. Visual Saliency Based Natural Landmarks Detection under Unknown Environments. , 2006, 19(1): 100-105.
链接本文:  
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