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【泡泡机器人原创专栏-深度滤波器】(三)深度滤波器的原理及实

发布时间:2019-05-01 19:00 来源:未知 编辑:admin

  在前两篇文章中,我们介绍了三角化恢复深度信息,并对三角化过程中的误差进行了分析和讨论。

  一提到深度滤波器,大家肯定首先会觉得深不可测,听名字就觉得高大上。其实,有了前面的预备知识,不难理解今天要讲解的深度滤波器的原理。

  高斯分布是自然界中最常见的一种分布形式,并且也符合绝大部分的自然情况。简单起见,我们先假设三角化后恢复的深度值符合高斯分布。对于像素点的深度值d,满足:

  这里的μobs实际上就是每次我们新三角化出来的深度值,而对于σobs2,如果你还对上一篇文章有印象的话,就会记得我们推导了一系列公式所得到的那个δp(不确定度σobs),如果你忘记了,可以回去上一篇文章再复习一下。

  这个很简单,第一次三角化出来的μ,σ2就可以作为初始值,然后每次新三角化出一个三维点,就去更新深度值的分布。

  (2)如果我们中间过程有一次三角化的过程求错了,并且还进行了信息融合,会有什么后果?

  这些问题留给读者去思考,也欢迎在下方给我留言,一起探讨这些问题的解决方案。

  下篇文章我将会带着大家一起分析一下高博的单目稠密重建的代码,有了前三篇文章的理论铺垫,相信你读起来下一篇文章中的代码会如鱼得水。

  《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》,电子工业出版社,2017,高翔等著。

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