Mutual information visual servo of reconstructed image based on principal component analysis

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.06.014

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Mutual information visual servo of reconstructed image based on principal component analysis

更新时间：2025-09-01

- Mutual information visual servo of reconstructed image based on principal component analysis
- Vol. 49, Issue 6, Pages: 736-742(2023)
- 作者机构：
  
  1. 1:北京理工大学光电学院精密光电测试仪器及技术北京市重点实验室
  2. 2:长春理工大学光电工程学院
  3. 3:湖南师范大学工程与设计学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.06.014
  CLC： TP391.41
- Published：2023
- 稿件说明：
移动端阅览
Mutual information visual servo of reconstructed image based on principal component analysis[J]. 2023, 49(6): 736-742.
DOI：

Mutual information visual servo of reconstructed image based on principal component analysis[J]. 2023, 49(6): 736-742. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.06.014.

摘要

基于互信息的视觉伺服使用图像全局信息来实现伺服控制，避免了对传统几何特征的提取、匹配和跟踪，并且对光照变化、部分遮挡具有鲁棒性，但由于其任务函数的高非线性，该方法具有收敛域较小的缺点。提出了基于主成分分析(PCA)重建图像的互信息视觉伺服方法，有效降低了任务函数的非线性。通过实验比较了基于PCA重建图像的互信息视觉伺服和基于原始图像的互信息视觉伺服收敛域大小及收敛速度，并考虑了PCA中主成分个数的影响，结果表明基于PCA重建图像的互信息视觉伺服有效地扩大了互信息视觉伺服的收敛域，且具有更快的收敛速度。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

129

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

The spectral reflectance reconstruction method based on Three-channel expansion

3Dpoint cloud registration algorithm based on locality preserving PCA

The research of glasses removal based on PCA/ICA and error compensation

Dimensionality reduction method based on combination of PCA and ICA

Study on the hyperspectral remote sensed image classify based on PCA and SVM

Related Author

王晓红

王东东

麻祥才

肖颖

高倩

吴明明

王育坚

胡文瑾

Related Institution

2:上海理工大学出版印刷与艺术设计学院

1:上海出版印刷高等专科学校印刷包装工程系

1:北京联合大学信息学院

2:西北民族大学数学与计算机科学学院

1:兰州理工大学电气工程与信息工程学院

⁰