一种基于改进ORB的视觉SLAM图像匹配算法

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.

关键词：视觉SLAM、FAST、特征点检测、特征匹配

所属期刊栏目：30

分类号：TN911.73

在线出版日期：2017-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：82-88