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室内定位与构图图像特征提取匹配的改进算法 被引量：1
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作者 谢梦涛 雷志勇 高俊钗 《西安工业大学学报》 CAS 2017年第3期213-220,共8页
针对室内同时定位与构图方法中相邻帧图像尺度变化和视差变化较大时,提取特征匹配不稳定的问题.通过线性高斯金字塔和基于卡尔曼滤波的视角预测对ORB算法进行改良,提出了一种具有尺度不变性和视角鲁棒性的改进ORB算法.并在此基础上构建... 针对室内同时定位与构图方法中相邻帧图像尺度变化和视差变化较大时,提取特征匹配不稳定的问题.通过线性高斯金字塔和基于卡尔曼滤波的视角预测对ORB算法进行改良,提出了一种具有尺度不变性和视角鲁棒性的改进ORB算法.并在此基础上构建采用Kinect传感器的室内定位与构图系统.通过公共数据集和真实环境采集数据分别对改进ORB算法和所构建系统的稳定性进行实验,结果表明:当视角从20°变化为40°时其正确匹配特征数量的剩余百分比为55.64%;当视角从20°变化为60°时仍有21.28%.在室内真实环境的SLAM过程中,其提取的正确匹配点数始终高于200.位姿求解过程稳定无误,所构建的3D点云地图完整并与实际环境保持一致. 展开更多
关键词 特征提取 定位与构图 kinect传感器 ORB算法
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