Real-Time Scan-Line Segment Based Stereo Vision for the Estimation of Biologically Motivated Classifier Cells
Real-Time Scan-Line Segment Based Stereo Vision for the Estimation of Biologically Motivated Classifier Cells
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基于实时扫描线段的立体视觉，用于估计生物驱动的分类器细胞
DOI：
10.1007/978-3-642-04617-9_12
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
B. Mertsching
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
M. Shafik;B. Mertsching
本文提出了一种基于扫描线分割的实时立体视觉方法，用于主动视觉系统中生物激励分类细胞的估计。该系统需要克服自主移动机器人视觉中的几个问题，如动态环境中运动目标的检测和三维运动参数的估计。该算法在扫描线框架内引入了一个改进的优化模块，有效地减少了生成实时深度图所需的计算时间。实验结果表明，该算法对输入数据中的噪声和光照不平衡具有较强的鲁棒性。
In this paper we present a real-time scan-line segment based stereo vision for the estimation of biologically motivated classifier cells in an active vision system. The system is challenged to overcome several problems in autonomous mobile robotic vision such as the detection of incoming moving objects and estimating its 3D motion parameters in a dynamic environment. The proposed algorithm employs a modified optimization module within the scan-line framework to achieve valuable reduction in computation time needed for generating real-time depth map. Moreover, the experimental results showed high robustness against noises and unbalanced light condition in input data.
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