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针对大范围室外场景和具有重复、高频纹理特征(例如水泥地、草坪)的场景,提出了一种鲁棒性强、定位精度高、速度更快的视觉定位算法。采用8级图像金字塔的ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征描述子提取图像特征点,通过K近邻(KNN)匹配相邻图像序列的特征点对,依次解算基础矩阵F和本质矩阵E,采用自适应法利用单应矩阵和本质矩阵进行位姿估计,最后解算两帧图像间相机刚体运动的旋转R和平移t,利用三角测量法则求解出匹配点的三维坐标,重建相机运动轨迹。为了提高算法性能,提出采用最小化基于点特征的非线性重投影误差优化三维点。通过调用OpenCV在C++中实现,对所采集的数据集进行测试,测试结果表明,该方法比传统的3D位姿估计更优,实时可行。由于其基于单目而实现,因此无法得到尺度信息。 相似文献
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针对纹理弱、特征稀少且存在大量相似性区域的零件图像拼接,一般基于特征点的图像拼接方法效果较差,本文提出一种改进方法。该方法首先依据FAST特征点检测方法提取特征点,再筛选出用于匹配的候选点集;其次,利用模板区域采样灰度特征,通过设置旋转角度和缩放比例搜索域结合结构相似性(SSIM)方法完成点匹配;最后,通过点匹配结果求出旋转、缩放和平移参量,利用3σ原则去除异常值得到最终结果。实验结果表明,在角度搜索域为[-45°,+45°],缩放搜索域为[0.5,1.5]的条件下,本文方法能够得到较准确的旋转、缩放、平移参量及拼接效果。 相似文献
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为了克服传统人工铆钉检测工效低、精度不易控制等弊端,提出了一种基于机器视觉的多铆钉非接触式自动检测算法。采用改进的OTSU算法对采集到的铆钉图像进行分割,有效地减少了污点区域的误划分。为解决铆钉方位的随机性对检测过程造成的影响,采用最小外接矩形法定位铆钉轮廓主轴,克服了复杂工业环境中的不确定因素。通过计算铆钉轮廓各点在两侧支撑区间内曲率的方法识别轮廓特征点,有效减少了噪声在曲率计算中的权重,并提高了识别精度。实验表明:该系统检测精度高,且误检率低,能满足铆钉生产在线检测的要求。 相似文献
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由于ORB算法所提取的特征点不具有尺度不变性,直接匹配会导致较多的错误发生,本文结合SURF和双向匹配算法的思想,提出了改进的ORB算法:SSORB.首先使用不同尺寸盒状滤波模板与积分图像生成多尺度空间,并从中检测出稳定的极值点,使得所提取出来的特征点具备尺度不变的特性;然后使用ORB描述子对特征点进行描述,得到旋转不变的二进制描述子;由于误匹配的存在,在Hamming距离的基础上进一步使用双向匹配来消除误匹配,提高匹配精度.实验结果表明,SSORB有效地解决了ORB不具备尺度不变性的缺陷,在保留ORB算法快速优越性的同时提高了匹配准确度. 相似文献
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单目视觉SLAM算法容易受场景纹理影响出现初始化失败或者相机轨迹漂移的问题.为此,提出一种基于改进ORB特征的单目视觉SLAM算法.对输入视频帧构建高斯金字塔提取FAST特征,综合考虑特征点的灰度信息与其邻域的梯度信息生成描述子,并采用多网格策略划分特征点邻域,凭借改进的特征点降低运动模型算法的迭代次数,达到较好的时间... 相似文献
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本算法首先采用边缘检测缩小了待提取的特征点的寻找范围,然后根据图像中各列边缘点的梯度最大值提取特征点,进而确定两幅图像的缝合点及其匹配位置,最后通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接。实验表明,本算法能较好的实现图像拼接。 相似文献
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马海民 《自动化与仪器仪表》2009,(4):47-49,56
在线检测列车与轨道异物问的距离并为驾驶员提供减速信息对于行车安全具有重要意义。本文提出了一种基于双目视觉系统的列车轨道异物距离检测方法。通过对在机车上架设的摄像机获得的双目图像中待测目标对应点的准确匹配,应用双目视觉系统原理,根据左右视觉图像的视差实现机车与异物间距离的计算。 相似文献
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提出一种基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法。首先提取两幅图像特征点集邻域色调的局部累加直方图,然后结合图像特征点的几何特征构造亲近矩阵,再对亲近矩阵进行奇异值分解(SVD),利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。实验结果显示,这种图像特征点匹配算法对真实图像的平面旋转和立体旋转都具有较高的匹配精确度。 相似文献
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针对沙漠、戈壁等特征不显著场景在配准过程中存在快速性、精确性等问题,提出一种基于局部重叠区域的特征不显著图像配准方法。首先利用图像标记对待配准图像进行预处理增强其特征,接着通过多相机三维投影对多幅待配准图像重叠区域进行预算,并采用图像掩膜和图像分割技术将重叠区域分割出来,最后对重叠区域使用ORB+GMS(Oriented Brief-Grid-based Motion Statistics for Fast)融合算法进行配准,完成多幅图像的配准工作。基于图像重叠区域的配准避免了无显著特征图像在进行整体配准时精确性低的缺点,并且由于是局部配准,相较于全局配准拥有更快的配准速度。对比传统配准方法和本文提出的改进配准方法,实验结果显示,本文提出的改进方法配准精度在传统配准方法的基础上提升了28%,同时,算法具有更高的鲁棒性和实时性。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(6)
实现一种基于特征点匹配的图像拼接方法。将处理流程细分为特征点检测、特征点匹配、无效匹配的剔除、透视成像四个阶段,并针对四个阶段选取了适合的经典算法予以实现。其中对具有左右关系且基本平行的图像特征点匹配算法进行了改进,在匹配效果基本不变的前提下,缩短了匹配时间。经实验证明,算法改进后效率提升明显。 相似文献
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《工矿自动化》2021,47(3)
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。 相似文献
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针对传统ORB特征点匹配准确率低和在光流算法中跟踪特性差的问题,提出了一种基于改进ORB特征点的LK光流算法。首先结合FAST特征点和rBRIEF特征描述符计算出ORB特征点;然后结合SURF算法在特征提取步骤中构建的Hessian矩阵对ORB特征点进行再提取;最后对改进ORB特征点进行特征匹配测试和LK光流跟踪测试。实验结果表明,相较于传统ORB特征点,改进ORB特征点的特征匹配准确率平均提升20.96%,LK光流跟踪成功率平均提升19.73%。本文提出的改进ORB特征点不仅拥有更好的特征匹配效果,同时具有更好的跟踪特性。 相似文献
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机器人竞赛系统具有很强的实时性,该系统不但要有准确的定位能力,而且要有对移动机器人进行检测识别的能力。研究针对学生机器人竞赛中的定位与检测问题,在特征匹配的视觉背景提取算法(Visual Background Extractor, ViBe)的基础上,结合方向性FAST特征点检测和旋转BRIEF描述子,改进竞赛系统,期望实现对学生竞赛系统的准确定位。结果显示,改进后的ViBe算法准确率最高,平均准确率为87.34%;改进后的ViBe算法误检率最低,平均误检率为9.12%。改进后的ViBe算法能够有效识别鬼影并且进行消除处理,同时能消除光照突变带来的影响,有效定位与识别机器人。结果表明研究方法具有优越性,且能够提升匹配速度,对学生竞赛系统中机器人的定位与运动目标的检测具有重要意义。 相似文献