Khái niệm điểm lân cận của điể mp

Một phần của tài liệu (LUẬN án TIẾN sĩ) nghiên cứu phát triển các thuật toán ước lượng mặt phẳng và dẫn đường cho hệ thống thị giác rô bốt trong nhà (Trang 72 - 73)

Do đó, điểm hàng xóm hồn tồn có khả năng trở thành điểm trung tâm tương tự như điểm p và nó cũng có các lân cận bốn là các ứng cử viên cho điểm hàng xóm.

Như vậy, khái niệm mặt phẳng trong bản đồ độ sâu bao gồm các điểm hàng xóm có các giá trị gradient độ sâu không lệch quá một ngưỡng  được xác định phù hợp với

dữ liệu đầu vào cụ thể thông qua phương pháp thực nghiệm. Việc xác định ngưỡng phải

điểm giả. Đây là một công việc cần thực nghiệm nhiều lần để đưa ra đề nghị ngưỡng xét

 hợp lý trong từng hoàn cảnh cụ thể.

Triển khai phương pháp trích xuất đối tượng mặt phẳng

2.5.1. Kiến trúc hệ thống xử lý dữ liệu

Hệ thống áp dụng thuật tốn Tạo nhóm hàng xóm kết hợp lọc (NGaF) được đề xuất bao gồm ba giai đoạn liên tiếp như trong Hình 2.15. Khối chức năng đầu tiên chịu trách nhiệm nâng cao chất lượng bản đồ độ sâu mà nó nhận được từ máy ảnh RGB-D. Mục tiêu chính của khâu xử lý này là giảm thiểu nhiễu trong bản đồ độ sâu. Nhiệm vụ của khối chức năng thứ hai là tạo một tập hợp các nhóm điểm hàng xóm với thuật tốn NGaF được đề xuất. Mỗi nhóm khơng chồng lấn nhau và kích thước tổng của tất cả các nhóm nhỏ hơn kích thước của bản đồ độ sâu ban đầu. Mỗi nhóm đều là một ứng cử viên để lựa chọn cho tập mặt phẳng đang tìm kiếm khi đưa vào khối chức năng cuối cùng. Khối này sẽ giữ lại các mặt phẳng tin cậy nếu chúng đáp ứng tập các điều kiện ràng buộc.

Một phần của tài liệu (LUẬN án TIẾN sĩ) nghiên cứu phát triển các thuật toán ước lượng mặt phẳng và dẫn đường cho hệ thống thị giác rô bốt trong nhà (Trang 72 - 73)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(137 trang)