基于改进SIFT算法的单目SLAM图像匹配方法 |
| |
引用本文: | 胡为,刘兴雨.基于改进SIFT算法的单目SLAM图像匹配方法[J].电光与控制,2019,26(5). |
| |
作者姓名: | 胡为 刘兴雨 |
| |
作者单位: | 沈阳航空航天大学,航空航天工程学部,沈阳 110136;沈阳航空航天大学,自动化学院,沈阳 110136 |
| |
摘 要: | 基于单目视觉的机器人同步定位与地图创建(SLAM)方法是实现机器人自主行走的重要研究方向之一,而图像特征匹配技术是该方法中的关键技术。基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的SLAM匹配方法具有提取特征点数量丰富、稳定等优点,然而在速度以及正确率方面仍存在一些不足。因此针对SIFT算法描述子维数高、匹配时间长等问题,提出了一种改进的SIFT算法,将原128维的特征描述子降至内部矩形外部圆形的24维特征描述子,匹配过程中应用了三线性插值、RANSAC算法等对匹配结果去除误匹配。实验结果最终表明,改进后的SIFT算法不仅对角度变化、光照变化等情况均具有良好的鲁棒性,匹配速度和正确率也有显著提升,可满足实时SLAM同步地图构建的需要。
|
关 键 词: | 图像匹配 单目视觉 尺度不变特征变换 特征描述子 RANSAC算法 |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
|