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首页> 外文会议>Conference on Image Processing: Algorithms and Systems III; 20040119-20040121; San Jose,CA; US >Template Gradient Matching in Spherical Images
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Template Gradient Matching in Spherical Images

机译：球形图像中的模板梯度匹配

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摘要

Most of today's robot vehicles are equipped with omnidirectional sensors which provide surround awareness and easier navigation. Due to the persistence of the appearance in omnidirectional images, many global navigation or formation control tasks, instead of using landmarks or fiducials, they need only reference images of target positions or objects. In this paper, we study the problem of template matching in spherical images. The natural transformation of a pattern on the sphere is a 3D rotation and template matching is the localization of a target in any orientation given by a reference image. Unfortunately, the support of the template is space variant on the Euler angle parameterization. Here we propose a new method which matches the gradients of the image and the template, with space-invariant operation. Using properties of the angular momentum, we have proved in fact that the gradient correlation can be very easily computed by the 3D Inverse Fourier Transform of a linear combination of spherical harmonics. An exhaustive search localizes the maximum of this correlation. Experimental results on real data show a very accurate localization with a variety of targets. In future work, we plan to address targets appearing in different scales.
机译：当今大多数机器人车辆都配备了全向传感器，可提供周围环境感知和更轻松的导航。由于在全向图像中的外观持续存在，因此许多全局导航或编队控制任务无需使用地标或基准，而仅需要目标位置或对象的参考图像。本文研究球形图像中的模板匹配问题。球体上图案的自然变换是3D旋转，模板匹配是目标在参考图像给定的任何方向上的定位。不幸的是，模板的支持是欧拉角参数化的空间变体。在这里，我们提出了一种新的方法，该方法通过空间不变的运算来匹配图像和模板的梯度。利用角动量的属性，我们实际上已经证明，可以通过球谐函数线性组合的3D逆傅立叶变换非常容易地计算出梯度相关性。详尽搜索将最大程度地定位此相关性。实际数据的实验结果表明，可以对各种目标进行非常精确的定位。在未来的工作中，我们计划解决以不同规模出现的目标。

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