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摘要:
为了提高SLAM系统特征提取和匹配的稳定性,文章提出了在全景展开图像的多尺度空间上提取特征的方法.该方法首先对全景图像进行基于虚拟柱面的展开和矫正,然后在此基础上为展开图像建立多尺度空间,最后在多尺度空间内通过Harris特征跟踪器来选择候选特征点,并用Laplace公式选择出在尺度空间范围内具有局部最大值的特征点.这些特征点具有尺度、旋转和光照不变性,并且在有限视角变化下也能保持稳定性.实验证明,这种方法比在未展开图像或展开图像的单尺度空间内提取特征更具稳定性.
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文献信息
篇名 序列全景图像的特征提取与匹配
来源期刊 合肥工业大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 虚拟柱面 非线性拟合 尺度空间 Harris Laplace
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目 计算机与信息工程
研究方向 页码范围 449-452,460
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 2570字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-5060.2009.04.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 方帅 合肥工业大学计算机与信息学院 63 1182 20.0 32.0
2 曹洋 中国科学技术大学自动化系 21 381 8.0 19.0
3 高明 合肥工业大学计算机与信息学院 3 9 1.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
虚拟柱面
非线性拟合
尺度空间
Harris
Laplace
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
合肥工业大学学报(自然科学版)
月刊
1003-5060
34-1083/N
大16开
合肥市屯溪路193号
26-61
1956
chi
出版文献量(篇)
7881
总下载数(次)
18
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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