月球车地形非几何障碍识别算法研究
本文提出了一种新的基于小波多分辨率分析和最大似然准则的地形分类方法用于地形非几何障碍识别.首先使用Mallat小波算法对图像进行多分辨率分解，以地形图像的高频能量分布的区域矩心作为纹理特征，然后利用选择性滤波降低其它地形遮挡所造成的噪声性影响，最后通过最大似然判别准则得到地形图像的分类结果，进一步根据判别标准识别出非几何障碍.仿真结果说明该纹理特征对光照条件和同类地形的纹理多样性具有不变性.实验在月球车实验样车上进行，与分维法和小波能量向量法进行比较，结果显示算法在保证高准确率的同时具有低计算复杂度.
纹理特征 多分辨率 最大似然准则 月球车 障碍识别 非几何障碍
崔平远 刘冰 居鹤华
北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京,100022
国内会议
秦皇岛·北戴河
中文
552-556
2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）