【摘 要】
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针对移动机器人视觉同时定位与地图构建过程中图像处理速度慢以及特征点匹配实时性和准确性差的问题,提出基于颜色特征和改进SURF算法融合的图像匹配算法。首先,采用颜色特征
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学电气工程学院,河北省特种光纤与光纤传感重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61201112);河北省自然科学基金(F2012203169);河北省普通高等学校青年拔尖人才计划(BJ2014056);燕山大学青年教师自主研究计划(14LGA013)项目资助
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针对移动机器人视觉同时定位与地图构建过程中图像处理速度慢以及特征点匹配实时性和准确性差的问题,提出基于颜色特征和改进SURF算法融合的图像匹配算法。首先,采用颜色特征对图像序列进行粗匹配,选取与测试图像最相近的5幅图像作为待匹配图像;其次,改进SURF算法,用Krawtchouk矩对采用Hessian矩阵获取的关键点进行描述,计算关键点的梯度方向和幅值,得到新的特征向量,对待匹配图像提取改进SURF特征再与测试图像进行精确匹配,得到最佳匹配图像,此匹配算法提高了移动机器人图像处理的速度和精度。实验结果表明,改进算法的误匹配率降低10%左右,程序运行时间减少,在可靠性得到保证的同时适应于实时性应用。
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