一种基于高斯分布聚类的水下声呐图像匹配方法，通过图像配准和优化声纳三维运动参数，对二维声纳图像进行精准的三维重建，包括以下步骤：步骤A：提取特征，建立特征间的匹配关系，获得地图的高程信息；步骤B：进行位姿估计，将特征地图更新，从而生成三维空间地图。本发明实现了对声纳图像从特征提取到涵盖高程信息的环境地图的重建，同时提供一定的运动姿态估计信息，可用于水下机器人声纳图像处理与建图领域。
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成果介绍
科技计划：
其他：
成果形式：新技术、新工艺
合作方式：技术转让、技术开发
参与活动：
2022年高校院所走进镇江产学研合作对接活动
2022年高校院所服务苏北五市产学研合作对接活动
专利情况：
正在申请 ,其中:发明专利 1 项
已授权专利,其中:发明专利 1 项
已授权专利,其中:发明专利 1 项
成果简介
成果概况
一种基于高斯分布聚类的水下声呐图像匹配方法，通过图像配准和优化声纳三维运动参数，对二维声纳图像进行精准的三维重建，包括以下步骤：步骤A：提取特征，建立特征间的匹配关系，获得地图的高程信息；步骤B：进行位姿估计，将特征地图更新，从而生成三维空间地图。本发明实现了对声纳图像从特征提取到涵盖高程信息的环境地图的重建，同时提供一定的运动姿态估计信息，可用于水下机器人声纳图像处理与建图领域。
创新要点
一种基于高斯分布聚类的水下声呐图像匹配方法，通过图像配准和优化声纳三维运动参数，对二维声纳图像进行精准的三维重建，包括以下步骤：步骤A：提取特征，建立特征间的匹配关系，获得地图的高程信息；步骤B：进行位姿估计，将特征地图更新，从而生成三维空间地图。本发明实现了对声纳图像从特征提取到涵盖高程信息的环境地图的重建，同时提供一定的运动姿态估计信息，可用于水下机器人声纳图像处理与建图领域。
主要技术指标
一种基于高斯分布聚类的水下声呐图像匹配方法，通过图像配准和优化声纳三维运动参数，对二维声纳图像进行精准的三维重建，包括以下步骤：步骤A：提取特征，建立特征间的匹配关系，获得地图的高程信息；步骤B：进行位姿估计，将特征地图更新，从而生成三维空间地图。本发明实现了对声纳图像从特征提取到涵盖高程信息的环境地图的重建，同时提供一定的运动姿态估计信息，可用于水下机器人声纳图像处理与建图领域。
其他说明
完成人信息
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联系人信息
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