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DRMS: Dim-Light Robust Monocular Simultaneous Localization and Mapping

单眼 人工智能 计算机视觉 同时定位和映射 计算机科学 预处理器 亮度 特征(语言学) 光流 转化(遗传学) 图像(数学) 机器人 移动机器人 基因 光学 物理 生物化学 哲学 语言学 化学
作者
Qirui Gu,Peiqi Liu,Jinjia Zhou,Peng Xiao,Yimeng Zhang
标识
DOI:10.1109/icccr49711.2021.9349407
摘要

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.
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