针对传统的工件图像识别算法运行速度慢、匹配精度差等问题,提出一种改进的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法解决工件图像的实时与准确识别问题。该算法的流程是首先利用ORB算法提取工件图像的角点特征,随后为其添加SURF(Speed...针对传统的工件图像识别算法运行速度慢、匹配精度差等问题,提出一种改进的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法解决工件图像的实时与准确识别问题。该算法的流程是首先利用ORB算法提取工件图像的角点特征,随后为其添加SURF(Speed-Up Robust Features)描述符进行方向分配,得到具有旋转尺度不变性的图像角点,结合快速近似最近邻搜索算法进行特征点的匹配,实现工件图像的识别。实验结果表明:在图像存在旋转尺度变化的情况下,使用改进的ORB算法相比传统的ORB、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和SURF算法以及SIFT+SURF、SURF+FREAK组合算法在工件图像角点提取与目标匹配方面速度更快,识别精度更高,提高了工业机器人在搬运工件过程中对工件图像的识别效率和准确性。展开更多
针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,...针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。展开更多
ORB(Oriented FAST and rotated BRIEF)特征描述算法具有旋转不变性、匹配速度快的特点,但没有解决尺度不变性、误匹配率高的问题。针对此缺陷,提出一种改进的ORB特征点匹配算法,完成特征点的检测、匹配以及剔除误匹配。改进算法首先借...ORB(Oriented FAST and rotated BRIEF)特征描述算法具有旋转不变性、匹配速度快的特点,但没有解决尺度不变性、误匹配率高的问题。针对此缺陷,提出一种改进的ORB特征点匹配算法,完成特征点的检测、匹配以及剔除误匹配。改进算法首先借鉴了A-KAZE基于非线性扩散滤波构建尺度空间的方法;其次利用ORB特征检测子在所构建的非线性尺度空间进行特征点的检测;再次对采集到的特征点生成特征描述子;最后在使用Hamming距离匹配的基础上再对其结果采用PROSAC算法剔除噪声点。实验结果表明,改进后的算法相较于原ORB算法,有效地解决了ORB算法不具备尺度不变性的问题,且匹配精度大幅提高,适用于尺度变化较大且实时性高的环境,具有较好的工程意义。展开更多
文摘针对传统的工件图像识别算法运行速度慢、匹配精度差等问题,提出一种改进的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法解决工件图像的实时与准确识别问题。该算法的流程是首先利用ORB算法提取工件图像的角点特征,随后为其添加SURF(Speed-Up Robust Features)描述符进行方向分配,得到具有旋转尺度不变性的图像角点,结合快速近似最近邻搜索算法进行特征点的匹配,实现工件图像的识别。实验结果表明:在图像存在旋转尺度变化的情况下,使用改进的ORB算法相比传统的ORB、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)和SURF算法以及SIFT+SURF、SURF+FREAK组合算法在工件图像角点提取与目标匹配方面速度更快,识别精度更高,提高了工业机器人在搬运工件过程中对工件图像的识别效率和准确性。
文摘针对无人机编队飞行时双目视觉定位精确性差、计算量大、实时性不高的技术现状,对基于特征点的FAST定位和BRIEF旋转(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法进行了改进,提出了一种适用于无人机双目视觉定位的算法。在改进ORB算法中,采用提取目标区域、最近邻约束和随机抽样一致(Random sampling consensus,RANSAC)方法,提高了特征点提取与匹配效率,也提高了特征点匹配质量;对于双目视觉定位,提出了适用条件更加宽泛的双目视觉定位模型,并保证了模型的定位精度;最后使用卡尔曼滤波算法对无人机的定位信息进行估计,进一步提高了无人机的定位精度。实验表明,算法具有较高的精确性和实时性,满足无人机间的相对定位要求。
文摘ORB(Oriented FAST and rotated BRIEF)特征描述算法具有旋转不变性、匹配速度快的特点,但没有解决尺度不变性、误匹配率高的问题。针对此缺陷,提出一种改进的ORB特征点匹配算法,完成特征点的检测、匹配以及剔除误匹配。改进算法首先借鉴了A-KAZE基于非线性扩散滤波构建尺度空间的方法;其次利用ORB特征检测子在所构建的非线性尺度空间进行特征点的检测;再次对采集到的特征点生成特征描述子;最后在使用Hamming距离匹配的基础上再对其结果采用PROSAC算法剔除噪声点。实验结果表明,改进后的算法相较于原ORB算法,有效地解决了ORB算法不具备尺度不变性的问题,且匹配精度大幅提高,适用于尺度变化较大且实时性高的环境,具有较好的工程意义。
