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このアイテムのアクセス数:
45
件
(
2025-07-09
23:50 集計
)
Permalink : https://doi.org/10.15002/00025363
Permalink : https://hdl.handle.net/10114/00025363
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gradse_63_19R8106
pdf
1.70 MB
75
論文情報
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アイテムタイプ
紀要論文
タイトル
Dim-Light Robust Monocular SLAM : How Image Processing Technology Boosts the Robustness of Traditional Visual SLAM in Dim-Light Environment
著者
著者名
Gu, Qirui
言語
eng
ISSN
24368083
DOI
https://doi.org/10.15002/00025363
出版者
法政大学大学院理工学研究科
雑誌名
法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
巻
63
開始ページ
1
終了ページ
6
発行年
2022-03-24
著者版フラグ
Version of Record
キーワード
Monocular Visual-inertial SLAM
Dim-light
Feature Points
Linear Transformation
Gamma Correction
CLAHE
抄録
SLAM is the abbreviation of simultaneous localization and mapping. The mainstream methods of SLAM are Lidar SLAM and Visual SLAM. Compared with Lidar SLAM, Visual SLAM is cheaper, content distinguishable and easy to get. However, Lighting conditions are critical to the performance of visual SLAM system. Especially, challenge still remains for adopting visual SLAM in dim-light environment since it’s difficult to detect enough valid feature points. To address this issue, we propose DRMS (Dim-light Robust Monocular SLAM), a new method combining image preprocessing, which includes linear transformation and CLAHE, with the Monocular SLAM system. After applying the linear transformation and CLAHE, the brightness and contrast of the images would be significantly increased, and adequate feature points would be detected. Moreover, we use optical flow algorithm to track the features in order to reduce computation complexity. The performance of our method is validated both on public dataset and real-world experiment. The results show that our proposal is more reliable and of higher accuracy in dim-light conditions than other existing work.
資源タイプ
Article
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