A calibration-free augmented reality based on affine invariant is firstly formulated by tensor method. This
approach does not use the calibration parameters of the camera and the 3D locations of the environment’s object, and can realize the augmentation of virtual objects. Meanwhile, a new approach to resolving occlusion problem in augmented reality is presented. Based on an arm-optimized implementation of the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm developed by David Lowe and … Show more
“…Por tais virtudes proliferaram as aplicações do SIFT na área de Visão Computacional, tais como localização e mapeamento por robôs (SLAM) (LEE e SONG, 2010), reconhecimento de gestos (MINHAS et al, 2010), reconhecimento facial (TAN et al, 2010), realidade aumentada (SHEN et al, 2010) e análise de imagens médicas (TOEWS et al, 2009).…”
Section: Descritores De Região Para Mapas Densos De Pontos Homólogosunclassified
RESUMOMétodos automáticos de localização de pontos homólogos em imagens digitais baseados em área, combinados com técnicas de crescimento de região, são capazes de produzir uma malha densa e exata de pontos homólogos. Entretanto, o processo de crescimento de região pode ser interrompido em regiões da imagem, cuja paralaxe no eixo horizontal apresenta variação abrupta. Essa situação geralmente é causada por uma descontinuidade na superfície ou espaço-objeto imageado, tal como um prédio numa cena urbana ou um paredão de exploração de uma mina a céu aberto. Nesses casos, novos pares de pontos homólogos (sementes) devem ser Bol.
“…Por tais virtudes proliferaram as aplicações do SIFT na área de Visão Computacional, tais como localização e mapeamento por robôs (SLAM) (LEE e SONG, 2010), reconhecimento de gestos (MINHAS et al, 2010), reconhecimento facial (TAN et al, 2010), realidade aumentada (SHEN et al, 2010) e análise de imagens médicas (TOEWS et al, 2009).…”
Section: Descritores De Região Para Mapas Densos De Pontos Homólogosunclassified
RESUMOMétodos automáticos de localização de pontos homólogos em imagens digitais baseados em área, combinados com técnicas de crescimento de região, são capazes de produzir uma malha densa e exata de pontos homólogos. Entretanto, o processo de crescimento de região pode ser interrompido em regiões da imagem, cuja paralaxe no eixo horizontal apresenta variação abrupta. Essa situação geralmente é causada por uma descontinuidade na superfície ou espaço-objeto imageado, tal como um prédio numa cena urbana ou um paredão de exploração de uma mina a céu aberto. Nesses casos, novos pares de pontos homólogos (sementes) devem ser Bol.
“…The vision aided autonomous landing system will be achieved finally. In [6] they consider the problems of finding suitable but previously unmapped landing sites given general coordinates of the goal and planning collision free trajectories in real time to land After the appearance of SIFT researches have done extensive improvements and it is also used widely [12,13,14]. The SIFT descriptors encode the salient aspects of the image gradient in the feature point's neighborhood.…”
In vision-based autonomous landing system of UAV (Unmanned Aerial Vehicle), the efficiency of object detection and tracking will directly affect the control system. An improved algorithm of SURF (Speed Up Robust Features) will resolve the problem which is inefficiency of the SURF algorithm in the autonomous landing system of UAV. The improved algorithm is composed of three steps: first, detect the region of the target using the Camshift (Continuously Adaptive Mean-SHIFT) algorithm; second, detect feature points in the region of the above acquired using the SURF algorithm; third, do the matching between the template target and the region of target in frame. Results of experiments and theoretical analysis testify the efficiency of the algorithm. We also show the experiments that demonstrate that the UAV can autonomous land without using GPS, or without specific assumptions about the environment
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