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题名改进ORB-SLAM算法在户外离线即时导航的研究
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作者
邹倩颖
关杰文
肖航
符鑫珺
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机构
电子科技大学成都学院云计算科学与技术系
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2019年第9期73-78,共6页
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基金
成都市科技局重点研发支撑计划技术创新研发项目(2018-YFYF-00191-SN)
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文摘
提出了一种基于自适应阈值选取和局部搜索算法的改进室外场景特征点提取算法。首先进行所划定判断点的局部阈值计算,利用对比度和局部阈值计算出适合该点的阈值,进行特征点的判断;然后,筛选特征点并进行非极大值抑制去除局部较密集特征点;最后,利用处理后的图像进行角点响应值和拉普拉斯响应值计算得到该尺度下的特征点,再进行局部搜索算法比较得到角点。特征点提取实验结果表明,与SIFT提取的特征点个数及OFAST匹配正确率相比较,特征点提取时特征点个数下降了43. 6%左右,精准度提高了14. 4%,所提基于自适应阈值选取和局部搜索算法的改进室外场景特征点提取算法具有较好的效果。
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关键词
室外场景
特征点筛选
自适应阈值选取
局部搜索算法
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Keywords
outdoor scene
feature points extractions
self-adaptive threshold selection
local search algorithm
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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