一种改进的BEMD阈值去噪算法在单目视觉定位中的应用

• 作者: 方文辉 柳笛 陈熙源
• 来源期刊: 中国惯性技术学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 二维经验模态分解 单目视觉定位 图像去噪 小波去噪
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 组合导航技术
• 页码范围: 737-746
• 页数: 10页
• 分类号: U666.1
• 字数: 7630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2018.06.007

摘要

针对单目视觉定位系统获取的图像含有较大噪声的问题,提出了一种改进的二维经验模态分解(BEMD)阈值去噪算法.首先,通过构建噪声压缩图像消除BEMD分解的位置敏感性误差;然后,通过BEMD将构建的噪声压缩图像分解成一系列本征模态函数,并基于2? 准则和概率密度函数区分出噪声主导本征模态函数和信号主导本征模态函数,使用软阈值技术实现噪声主导IMF的去噪.最后,将所提算法应用于单目视觉定位中,并与小波去噪和BEMD-DΤ 去噪算法进行对比.对比结果表明,在转弯和直线运动两种情况下的东向位置误差、北向位置误差和航向角误差方面,该算法较Sym4小波去噪算法分别平均改善了74％、64％、54％,较Db6小波算法分别平均改善了60％、48％、39％,较BEMD-DΤ 算法分别平均改善了73％、96％、84％,显示了所提算法的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈熙源	东南大学仪器科学与工程学院微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室	77	488	13.0	17.0
2	柳笛	东南大学仪器科学与工程学院微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室	4	1	1.0	1.0
3	方文辉	东南大学仪器科学与工程学院微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室	3	4	1.0	2.0