基于改进ORB算法的视觉里程计定位方法

针对环境亮度变化导致V-SLAM视觉里程计定位精度不准确的问题,提出一种基于改进ORB算法的视觉里程计定位方法.使用自适应阈值ORB算法提取特征点,提高特征提取的稳定性,通过FLANN进行粗匹配并采用PROSAC算法进行误匹配剔除,同时利用ICP方法进行图像配准求解位姿,使用光束法平差对轨迹图进行优化,采用TUM标准数...     

基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术

针对当前遥操作工程机器人双目视觉定位技术匹配精准度低,导致定位误差过大的问题,提出种基于OpenCV改进的遥操作工程机器人双目视觉定位技术。在分析HSV色彩空间后,建立适合工程机器人的颜色特征识别空间体系,通过分析图像特征及运动坐标确定圆形光点,利用提供的靶点目标,创建模板后通过双目视觉获取具有靶点特征的其他图像,将图像代入OpenCV技术函数库中。在OpenCV技术函数库中通过光流法对图像进行函数匹配,应用将目标的背景模型与图像的处理方式分割开来,提取背景与干扰因素的全部信息,利用二值化阈值处理运动目标的形态,实现无干扰图像显示,确保定位结果的准确性。实验结果表明,基于OpenCV的遥操作工程机器人双目视觉定位技术能够有效提高匹配精度,降低定位误差,具有一定的实际应用价值。     

视觉与惯导融合的煤矿移动机器人定位方法

针对现有移动机器人单目视觉定位算法在光照变化和弱光照区域表现较差、无法应用于煤矿井下光照较暗场景的问题,通过非极大值抑制处理、自适应阈值调节等对快速特征点提取和描述(ORB)算法进行改进,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行特征点匹配,提高了煤矿井下弱光照区域的特征点提取和匹配效率。针对仅靠单目视觉定位无法确定机器人与物体的距离及物体大小的问题,采用对极几何法对匹配好的特征点进行视觉解算,通过惯导数据为单目视觉定位提供尺度信息;根据紧耦合原理,采用图优化方法对惯导数据和单目视觉数据进行融合优化并求解,得到机器人位姿信息。实验结果表明:(1) ORB算法虽然提取的特征点数较少,但耗时短,且特征点分布均匀,可以准确描述物体特征。(2)改进ORB算法与原ORB算法相比,虽然提取时间有了一定的增加,但提取的可用特征点数也大大增加了。(3) RANSAC算法剔除了误匹配点,提高了特征点匹配的准确性,从而提高了单目视觉定位精度。(4)改进后融合定位方法精度有了很大提升,相对误差由0.6m降低到0.4m以下,平均误差由0.20m减小到0.15m,均方根误差由0.24m减小到0.18m。     

基于ORB+PROSAC误匹配剔除算法的视觉SLAM研究

在视觉SLAM前端特征点匹配过程中,采用RANSAC算法剔除误匹配特征点存在迭代次数不稳定、效率低、鲁棒相差等问题,从而对相机定位产生影响。与ORB算法结合,本文引入一种渐进采样一致性算法,即PROSAC(ProgressiveSamplingConsensus),来消除迭代次数不稳定问题。利用Kinectv2相机对改进的RGB-D SLAM算法进行实验,获得三维点云地图和相机轨迹,实现了ORB+PROSAC的误匹配剔除算法。与ORB+RANSAC的结合方式相对比,本文算法验证鲁棒性更好,实时性更强。     

一种稳健的直线提取和匹配算法

在空间机器人遥操作中,需要快速的求解图像的摄像机参数来对操作对象进行三维建模.通过利用匹配直线的对应关系,可以直接求出图像的摄像机参数,而且比用角点匹配求得的结果具有更高的可靠性.现有的直线提取和匹配算法虽然已经有很多,但是大部分都比较耗时,不能满足实时性的要求.针对空间机器人遥操作等实时性较强的应用,提出了一种基于直线支持区域的稳健、快速的直线提取和匹配算法.实验结果表明了该算法的有效性.     

基于RGB-D的移动机器人三维视觉SLAM

针对移动机器人三维视觉SLAM中存在的实时性不高,匹配误差较大的问题,提出了一种改进的特征匹配算法,提取ORB特征进行特征匹配,并采用基于最小距离与RANSAC结合的方法剔除误匹配。针对位姿估计不准确的问题,将传统的ICP算法与PNP算法结合提高配准成功率,并通过RANSAC与g^2 o优化位姿估计。实验结果表明该方法能有效提高SLAM系统的实时性和位姿估计的准确性     

学生竞赛系统中机器人的定位与目标检测研究

为提高学生竞赛系统中机器人定位和目标检测的准确率,提出基于ViBe算法的ORB特征匹配方法。首先,对ORB算法原理进行具体分析;然后加入四叉树分块用于前景分割,以减少图像边缘和纹理较少的目标点,之后再进行特征匹配,减少提取特征点数量,并简化算法过程;然后在改进的ORB特征匹配方法基础上,加入ViBe运动目标检测算法对ORB竞赛系统机器人进行更精准的特征匹配;最后将改进算法应用到学生竞赛系统机器人中进行实验验证。实验结果表明,提出的改进ViBe算法的精确率和误检率分别为78.4%和6.5%,均优于传统深度学习算法,由此说明基于改进的ViBe算法的特征匹配率更高,鬼影消除效果较好,匹配速度显著提升,可实现学生竞赛系统中机器人的精准定位和目标检测。     

基于特征点密度峰值的视觉伺服目标选择方法

为避免机器人视觉伺服过程中因无法进行目标选择而导致视觉伺服失败的问题,提出一种基于特征点密度峰值的视觉伺服目标选择方法.采用(oriented fast and rotated brief,ORB)特征点检测与匹配算法识别视场中所有的目标物体,利用PROSAC算法剔除误匹配点,通过引入特征点密度峰值聚类算法分离图像中不同目标物体的特征点,提出基于位置优先决策方法选择最佳视觉伺服目标.实验结果表明,通过该方法机器人能够在多个相同目标物体中选择一个最佳视觉伺服目标,有效解决了移动机器人视觉伺服中出现的目标选择问题.     

基于实例分割的视觉SLAM算法

针对当前视觉同步定位与地图构建(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)算法鲁棒性较差,无法生成适合自主导航的语义地图等问题,提出一种基于实例分割的视觉SLAM算法。在对输入图像提取特征点的同时,使用卷积神经网络对图像进行实例分割;利用实例分割信息辅助定位,剔除容易造成误匹配的特征点,缩小特征匹配的区域;使用实例分割的语义信息构建语义地图。使用TUM数据集对图像实例分割、视觉定位以及语义地图构建进行实验验证,验证结果表明,该算法提高了机器人定位的准确性,生成了精确的语义地图,满足机器人执行高级任务的需求。     

基于改进ORB算法的单目视觉里程计研究

针对AGV视觉里程计累积漂移产生的误差问题,提出一种鲁棒性较强的单目视觉定位及优化方法.采用改进的ORB算法对特征点进行快速高效的提取,根据暴力匹配算法和快速最近邻算法以及渐进采样一致性算法,进行特征点匹配及剔除误匹配.通过构建最小二乘问题,采用改良的列文伯格—马夸尔特方法以及非线性优化库g2o对AGV位姿进行优化.实验验证得出,提出方法能够有效缩短特征提取时间,提高AGV定位精度,增强视觉里程计定位鲁棒性.     

一种基于ORB的快速大视角图像匹配算法

针对ASIFT算法抗大视角变换能力较好,但运算效率低的缺点,提出一种基于ORB的快速大视角图像匹配算法.该算法结合透视变换模型和ORB算法对ASIFT中的仿射变换模型和SIFT算法进行优化,在粗匹配算法获得单应性矩阵的基础上进行精匹配,有效减少了模拟次数,并提高了算法运算效率.实验结果表明,所提出算法具备抗视角变换能力,计算速度比ASIFT算法提高10倍,实时性强,工程使用价值高.     

基于改进的ORB算法与姿态估计的跟踪注册方法研究

传统的特征提取算法在图像匹配过程中易出现误匹配现象,本文在ORB算法的基础中融入一种最小平方中值估计法-LMedS方法,利用ORB算法的特点和LMedS方法去除可能存在的外点,消除误匹配现象,从而得到正确的匹配特征对,使特征匹配率有很大的提高。采用基于非线性最小二乘进行姿态估计,通过迭代算法估算相机姿态完成虚实注册。实验结果表明,本文的方法无论是在特征点匹配还是在实际场景中都具有很好的鲁棒性,在不同尺度角度、部分遮挡的情况下,同样具有良好的性能,准确、实时地完成跟踪注册。     

基于ORB特征的无人机遥感图像拼接改进算法

针对传统的SIFT算法运行速度较慢、不适合处理实时性要求高的无人机遥感图像的缺点,提出了一种基于ORB特征的快速遥感图像拼接改进算法。首先通过ORB算法快速得到特征点和特征描述,采用K最近邻算法（KNN）进行粗匹配,然后采用随机抽样一致性算法（RANSAC）进行精匹配,最后使用改进的加权平均方法对图像进行融合拼接。实验结果表明,该算法在保证匹配精度的基础上,处理速度较经典的SIFT算法提高了41倍。在图像融合时,该算法能有效地消除拼接重影错位现象。     

尺度及主方向改正的ORB特征匹配算法

针对二进制描述算法（Oriented fast and Rotated Brief，ORB）尺度性配准误差大，配准率低的问题，提出一种尺度和方向改进的ORB特征匹配算法。该算法以二进制描述算法ORB为基础，构建金字塔式尺度空间，改进尺度空间结构，简化尺度空间层数和采样图像数目，使提取特征点的过程更加效率，并采用Harris函数检测特征，消除边缘特征点的影响，提取具有尺度信息的特征点；然后采用梯度方向统计方法改进传统ORB算法中通过灰度质心法计算主方向的方式，优化求解主方向邻域范围，以提高图像特征主方向的准确性。实验结果表明，改进后的ORB算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高，并且配准的精度较传统ORB更高，更能满足复杂图像快速精确配准的要求。     

基于中心环绕滤波器检测的图像特征点匹配算法

针对传统图像匹配算法特征点检测稳定性和准确性差的问题,提出一种尺度不变性的基于中心环绕滤波器检测（SCFD）的图像特征点匹配算法。首先,构建多尺度空间,利用中心环绕滤波器检测图像在不同尺度下的特征点,采用Harris方法和亚像素插值获得稳定的特征点;其次,联合快速定向旋转二进制稳健基元独立特征（BRIEF）（ORB）算法确定特征点的主方向,构建特征点描述算子;最后,采用汉明距离完成匹配,通过最小平方中值（LMedS）定理和最大似然（ML）估计剔除误匹配点。实验结果表明,在尺度变化时,所提算法的匹配精度达到96.6%,是ORB算法的2倍;其运行时间是尺度不变特征变换（SIFT）的19.8%,加速鲁棒性特征（SURF）的28.3%。所提算法能够有效提高特征点检测的稳定性和准确性,在视角、尺度缩放、旋转、亮度等变化的情况下具有较好的匹配效果。     

基于改进ORB的抗视角变换快速图像匹配算法

针对快速定向二进制描述（ORB）算法误点率高、像素点对对比易受噪声影响同时抗视角变换能力弱等问题,本文提出基于改进ORB的抗视角变换快速图像匹配算法。该算法在ORB算法的架构下利用加速分割检测算法进行特征提取,并提出特征点加速检测策略,利用改进的二进制鲁棒独立基本特征算法进行特征点描述,同时结合透视变换模型进行图像采样和汉明距离作为相似度量准则进行图像匹配,初匹配后利用网格运动统计算法去除误匹配点。实验表明,本文算法在保持实时性的同时,能够获得较高的匹配精度,和较强的抗视角变换能力,具备较好的工程意义。     

基于图像增强的温室图像特征点提取

针对温室环境中,由于相机拍摄图像噪声大,光照不均匀,对比度较低等会导致ORB特征点较难提取或者提取较少,从而影响匹配效果的问题,提出了一种能够减少图像噪声,增强图像对比度的ORB特征点提取算法。首先,对温室图像进行高斯滤波去除图像噪声,然后使用对比度受限的自适应直方图增强图像对比度,增加ORB特征点提取数量。经过实验表明,提出的改进ORB算法对温室中ORB特征点的提取和匹配效果有较大提升。     

电力巡线无人机航拍图像匹配算法研究

基于局部特征的图像匹配算法是电力巡线无人机航拍图像匹配算法中最为实用的一种方法。针对传统匹配算法构建尺度空间会致使图像边缘信息丢失或者效率较低等问题,提出一种基于高斯曲率尺度空间的航拍图像匹配算法。借助高斯曲率滤波器构建一阶尺度空间,利用FAST算法提取特征点并选择特征采样区域,再以对特征采样区域建立二阶尺度空间并提取二阶尺度空间层内LIOP描述符,随后二阶尺度空间两两层LIOP描述符做差值并二值化处理,累加二值化值得到ASV-LIOP描述符完成匹配。在航拍图像上,使用SIFT、ORB、KAZE、AKAZE、改进KAZE等算法与所提对比实验,实验表明,所提算法正确匹配率平均提高5%左右,匹配效率约降低50%,可应用对稳定性要求较高且实时性较低的场景。