一种基于改进ORB的视觉SLAM图像匹配算法

发布时间：2018-06-18 17:33

  本文选题：视觉SLAM + FAST　； 参考：《装甲兵工程学院学报》2016年06期

【摘要】：针对传统尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transformation,SIFT)和加速鲁棒特征(Speed-Up Robust Feature,SURF)算法在视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)系统中耗时严重的问题,基于ORB(ORiented BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features))算法提出了一种改进的图像匹配算法。针对FAST(Features from Accelerated Segment Test)特征检测算子易受图像模糊和距离变化影响的缺点,建立了多尺度空间金字塔;针对BRIEF特征描述算子效率不高的问题,采用精简后的快速视网膜特征描述算子构建了特征向量;通过最邻近的交叉匹配对特征向量进行了提纯,采用顺序采样一致性算法剔除了错误匹配对。最后,通过与SIFT、SURF和ORB算法进行对比验证了改进算法的有效性。
[Abstract]:Aiming at the time-consuming problem of scale Invariant feature Transformation (sift) and accelerated robust feature (Speed-Up robust feature SURFF) algorithm in the visual synchronization localization and map building Simultaneous-Localization And Mapping (slam) system, this paper proposes a new method to solve the problem of scale-invariant feature transformation and speed-Up robust feature SURF (Speed-Up robust feature SURF) algorithm. This paper presents an improved image matching algorithm based on ORBX ORided BRIEFU binary robust Independent Elementary Featuresi algorithm. Aiming at the shortcoming that the feature detection operator of feature from Accelerated Segment testing is vulnerable to image blur and distance change, a multi-scale space pyramid is established, and the BRIEF feature description operator is not efficient. The feature vector is constructed by using the reduced fast retinal feature description operator, the feature vector is purified by the nearest cross-matching, and the error matching pair is eliminated by the sequential sampling consistency algorithm. Finally, the effectiveness of the improved algorithm is verified by comparison with sift SURF and Orb algorithm.
【作者单位】： 装甲兵工程学院控制工程系;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2036319