【摘 要】
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针对移动机器人导航过程中视觉图像处理速度慢以及特征点提取与匹配实时性和准确性差等特点，提出了一种基于SIFT特征提取算法与KD树搜索匹配算法相结合的新方法，通过对候选特征
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,哈尔滨工业大学计算机科学与工程学院,上海第二工业大学经济管理学院
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目(2006AA04Z259);国家自然科学基金资助项目(60573108)
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针对移动机器人导航过程中视觉图像处理速度慢以及特征点提取与匹配实时性和准确性差等特点，提出了一种基于SIFT特征提取算法与KD树搜索匹配算法相结合的新方法，通过对候选特征点进行多次模糊处理，使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边缘，利用SIFT特征提取算法找到满足极限约束的极值点；通过KD树最邻近点搜索和匹配算法使处理后的特征点与原始图像进行特征匹配，快速找出匹配正确的特征点。实验证明．该方法对环境光照、视野角度频繁变化的环境具有较强的鲁棒性，能够满足移动机器人自主导航过程中对视频图像处理的实时性和准确性要
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