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采用尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配方法对双目相机图像进行立体匹配,同时匹配相邻两时刻的三维点,求解运动方程进行运动估计,得到机器人2个时刻坐标变换的旋转和平移参数;使用每2个时刻的旋转和平移结果进行机器人的路径反演,采用GPU加速SIFT特征提取与匹配,实现实时的视觉里程计系统,并采用RANSAC算法用于运动估计剔除误匹配点干扰。实验结果表明,具有仿射变换较强不变性的SIFT特征匹配算法能够得到较为精确的路径反演结果,采用GPU加速SIFT特征提取与匹配能达到实时的视觉定位效果。 相似文献
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一种鲁棒性的抖动视频稳像算法 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一种适用于移动摄像设备获取的视频序列的基于特征匹配的鲁棒性不稳定视频稳像算法,算法首先将亮度自适应模型融入传统的KLT方法中以实现鲁棒性的特征匹配,而后基于特征误差分析和运动一致性原则对特征集合进行有效性验证以提高特征的可靠性,并提出一种基于运动往复特性的抖动检测方法以避免视频无抖动时的稳像误差,最后根据匹配的特征区域间的对应关系采用Affine运动模型进行图像稳定.实验结果表明,算法对于前景物体运动和外界光线突变具有较好的鲁棒性. 相似文献
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为了在运动目标检测与跟踪系统中能够实时地提取目标的特征点,从而完成图像实时匹配操作,提出了在FPGA实现SIFT特征提取算法。该算法采用SRAM复用技术简化程序,合理设计FPGA各模块结构。此外,该算法采用定点小数来保证算法的精度要求。整个算法在Virtex-5硬件平台上实现,采用verilog语言进行程序的编写和调试。结果分析表明,优化后的SIFT算法能够稳定地在FPGA上实现,同时算法的复杂度得到了降低并达到了精度要求,且具有良好的实时性。 相似文献
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基于KPCA-SIFT描述符的图像配准 总被引:2,自引:1,他引:1
SIFT描述符是一种鲁棒的局部特征描述符,利用核主成分分析的特征提取方法,对每个特征点的SIFT特征进行降维处理.核主成分分析采用非线性方法提取主成分,是主成分分析的改进算法.本文描述了一种基于KPCA-SIFT描述符的高精度图像配准算法,通过对KPCA-SIFT特征的相似性度量得到匹配点对,再根据这些匹配点对对图像进行配准.实验结果表明,KPCA-SIFT特征精确、稳定、可靠,可以得到高精度的配准. 相似文献
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目的针对目前模糊图像特征提取与匹配方面, 存在特征提取困难、匹配率低、抗噪以及抗尺度变 化能力弱的缺陷。方法提出一种基于SIFT算法与改进的中心对称局部二值模式相结合的精准 、特征识别 率高的匹配算法。首先采用SIFT进行特征的提取,生成多维的描述子,其次采用本文改进的 中心对称局 部二值模式对高维特征描述子进行降维处理,并采用局部特征区域对降维后的描述子进行特 征检测,并生 成纹理特征图像以及信息分布直方图,对特征区域的特征点进行信息量统计,并设置检测阈 值。提取符合 特征信息要求的特征点,并依据Hausdorff距离算法实现图像粗匹配,最后采用RANSAC算法 进行误差匹 配的剔除来改善匹配的精度和鲁棒性。结果测试结果表明,本文所建议的算法是有效的,它 不仅具有良 好的模糊图像分辨能力和抗尺度变化特性,而且具有较强的噪声抑制能力和抗光照变化能力 。结论本文 提出的基于视觉模糊的鲁棒特征匹配算法,不仅考虑到传统特征匹配算法的优缺点,也提出 了算法改进的 新思路,而且较SIFT算法以及LBP算法稳定性和准确度有了明显的提高。 相似文献