文中提出了一种基于四叉树的改进的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征提取算法,它能够解决图像特征提取过程中特征点过于集中而导致的图像局部特征信息丢失的问题。首先,将图片构造成图像金字塔来解决尺度不变性问题;然后,在每...文中提出了一种基于四叉树的改进的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征提取算法,它能够解决图像特征提取过程中特征点过于集中而导致的图像局部特征信息丢失的问题。首先,将图片构造成图像金字塔来解决尺度不变性问题;然后,在每一层金字塔图像上检测角点来提取特征点;接着,引入四叉树算法来均匀化分布特征点并计算特征点的方向和描述子;最后,以华硕深度摄像头(Xtion PRO)为实验工具,在室内环境下提取周边特征点,并将提取效果与其他方法进行对比,实验证明了所提算法在图像特征均匀化处理方面的快速性以及准确性。展开更多
针对迭代最近点(Iterative Closet Point, ICP)在配准过程中容易陷入局部最优的情况,提出一种基于深度图像匹配的点云配准算法。通过点云深度信息得到点云在投影平面上的深度图像,采用深度图像的配准选择定向二进制简单描述符(Oriented ...针对迭代最近点(Iterative Closet Point, ICP)在配准过程中容易陷入局部最优的情况,提出一种基于深度图像匹配的点云配准算法。通过点云深度信息得到点云在投影平面上的深度图像,采用深度图像的配准选择定向二进制简单描述符(Oriented Fast and Rotated BRIEF,ORB)算法对深度图像进行配准,对匹配结果采用随机采样一致性(RANSAC)算法对配准特征点进行筛选,剔除错误匹配点,保留匹配正确的图像特征点,将其索引到三维点云数据中。根据匹配的三维点云数据计算点云初始旋转矩阵和平移向量,调整点云初始位置,为后续精配准提供良好的初始位置,同时用ICP算法完成精配准,基于PCL(Point Cloud Library)开源数据库实现精配准过程。通过改进可有效缓解现有算法中存在的迭代易陷入局部最优的问题,提高精配准的速度、精度和可靠度等,并通过试验的手段验证算法的有效性。展开更多
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提取特征点时使用固定阈值,在不同场景或光照突变环境中会出现特征点匹配数目较少、匹配正确率较低、适应性较差的问题,针对这一情况提出了一种全局自适应阈值与局部自适应阈值结合的方式改进...ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提取特征点时使用固定阈值,在不同场景或光照突变环境中会出现特征点匹配数目较少、匹配正确率较低、适应性较差的问题,针对这一情况提出了一种全局自适应阈值与局部自适应阈值结合的方式改进算法。首先根据图像的灰度分布判断亮度变化情况,针对整体亮度变化与局部亮度变化两种情况分别采用全局或半全局自适应阈值方案,并与局部自适应阈值相结合,通过建立评价函数得到阈值计算公式中自适应参数值,完成FAST(Features from Accelerated Segment Test)特征点提取,计算描述子,借助KNN(K-nearest Neighbor)算法完成特征点对筛选。实验结果表明,改进后的ORB算法在整体光照变化时特征匹配点对数量平均提升129.9%,正确率平均提升15.94%,局部光照变化时特征匹配点对数量平均提升149.4%,正确率平均提升3.53%。展开更多
针对移动机器人视觉导航定位需求,提出一种基于双目相机的视觉里程计改进方案。对于特征信息冗余问题,改进ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法,引入多阈值FAST图像分割思想,为使误匹配尽可能减少,主要运用快速最近邻和随机采样...针对移动机器人视觉导航定位需求,提出一种基于双目相机的视觉里程计改进方案。对于特征信息冗余问题,改进ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法,引入多阈值FAST图像分割思想,为使误匹配尽可能减少,主要运用快速最近邻和随机采样一致性算法;一般而言,运用的算法主要是立体匹配算法,此算法的特征主要指灰度,对此算法做出改进,运用一种新型的双目视差算法,此算法主要以描述子为特征,据此恢复特征点深度;为使所得位姿坐标具有相对较高的准确度,构造一种特定的最小二乘问题,使其提供初值,以相应的特征点三维坐标为基础,基于有效方式对相机运动进行估计。根据数据集的实验结果可知,所提双目视觉里程具有相对而言较好的精度及较高的实时性。展开更多
文摘文中提出了一种基于四叉树的改进的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征提取算法,它能够解决图像特征提取过程中特征点过于集中而导致的图像局部特征信息丢失的问题。首先,将图片构造成图像金字塔来解决尺度不变性问题;然后,在每一层金字塔图像上检测角点来提取特征点;接着,引入四叉树算法来均匀化分布特征点并计算特征点的方向和描述子;最后,以华硕深度摄像头(Xtion PRO)为实验工具,在室内环境下提取周边特征点,并将提取效果与其他方法进行对比,实验证明了所提算法在图像特征均匀化处理方面的快速性以及准确性。
文摘针对迭代最近点(Iterative Closet Point, ICP)在配准过程中容易陷入局部最优的情况,提出一种基于深度图像匹配的点云配准算法。通过点云深度信息得到点云在投影平面上的深度图像,采用深度图像的配准选择定向二进制简单描述符(Oriented Fast and Rotated BRIEF,ORB)算法对深度图像进行配准,对匹配结果采用随机采样一致性(RANSAC)算法对配准特征点进行筛选,剔除错误匹配点,保留匹配正确的图像特征点,将其索引到三维点云数据中。根据匹配的三维点云数据计算点云初始旋转矩阵和平移向量,调整点云初始位置,为后续精配准提供良好的初始位置,同时用ICP算法完成精配准,基于PCL(Point Cloud Library)开源数据库实现精配准过程。通过改进可有效缓解现有算法中存在的迭代易陷入局部最优的问题,提高精配准的速度、精度和可靠度等,并通过试验的手段验证算法的有效性。
文摘ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提取特征点时使用固定阈值,在不同场景或光照突变环境中会出现特征点匹配数目较少、匹配正确率较低、适应性较差的问题,针对这一情况提出了一种全局自适应阈值与局部自适应阈值结合的方式改进算法。首先根据图像的灰度分布判断亮度变化情况,针对整体亮度变化与局部亮度变化两种情况分别采用全局或半全局自适应阈值方案,并与局部自适应阈值相结合,通过建立评价函数得到阈值计算公式中自适应参数值,完成FAST(Features from Accelerated Segment Test)特征点提取,计算描述子,借助KNN(K-nearest Neighbor)算法完成特征点对筛选。实验结果表明,改进后的ORB算法在整体光照变化时特征匹配点对数量平均提升129.9%,正确率平均提升15.94%,局部光照变化时特征匹配点对数量平均提升149.4%,正确率平均提升3.53%。
文摘针对移动机器人视觉导航定位需求,提出一种基于双目相机的视觉里程计改进方案。对于特征信息冗余问题,改进ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法,引入多阈值FAST图像分割思想,为使误匹配尽可能减少,主要运用快速最近邻和随机采样一致性算法;一般而言,运用的算法主要是立体匹配算法,此算法的特征主要指灰度,对此算法做出改进,运用一种新型的双目视差算法,此算法主要以描述子为特征,据此恢复特征点深度;为使所得位姿坐标具有相对较高的准确度,构造一种特定的最小二乘问题,使其提供初值,以相应的特征点三维坐标为基础,基于有效方式对相机运动进行估计。根据数据集的实验结果可知,所提双目视觉里程具有相对而言较好的精度及较高的实时性。
