【摘 要】
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以移动机器人视觉导航为应用背景,大量研究表明,BRISK算法随着图像尺度不断增大,错误匹配急剧增加。如果使用BRISK算法作为视觉里程计的特征匹配算法,将无法为视觉SLAM后端提
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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以移动机器人视觉导航为应用背景,大量研究表明,BRISK算法随着图像尺度不断增大,错误匹配急剧增加。如果使用BRISK算法作为视觉里程计的特征匹配算法,将无法为视觉SLAM后端提供准确的位置信息。针对这一问题,本文提出了改进的BRISK算法,在改进的算法中,尺度空间金字塔通过构建ui层来细化相邻图像间的尺度间隔,并使用灰度质心法为关键点分配主方向,取代了原算法利用长距离采样点对计算局部梯度的方法。实验结果表明,该算法在运行时间相差不大的情况下,尺度不变性上表现出较好的鲁棒性,特征点匹配准确率有很大提高。
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