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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Real-Time Image Content Assessment for Underwater Robot Manoeuvring Based on Structural Tensor Analysis

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Abstract

The paper presents an efficient method for real-time image analysis for manoeuvring of the underwater robot. Image analysis is done after computing the structural tensor components which unveil rich texture and texture-less areas. To allow a power efficient underwater operation in real-time the method is implemented on the Jetson TK1 self-standing graphics card using the CUDA compute architecture. The laboratory experimental results show that the system is capable of processing about 40 Full HD images per second while allowing orientation toward texture specific regions for obstacle avoidance.

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Literatur
4.
Zurück zum Zitat Cyganek, B.: An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms. John Wiley & Sons (2009) Cyganek, B.: An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms. John Wiley & Sons (2009)
6.
Zurück zum Zitat Jahne, B.: Digital Image Processing: Concepts, Algorithms, and Scientific Applications, 4th edn. Springer-Verlag New York Inc., Secaucus (1997) Jahne, B.: Digital Image Processing: Concepts, Algorithms, and Scientific Applications, 4th edn. Springer-Verlag New York Inc., Secaucus (1997)
Metadaten
Titel
Real-Time Image Content Assessment for Underwater Robot Manoeuvring Based on Structural Tensor Analysis
verfasst von
Jakub Nawała
Bogusław Cyganek
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-59162-9_48