基于特征匹配和卡尔曼滤波的机器人视觉稳像

• 作者: 徐崟 王斌锐 金英连
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: KLT算法 特征匹配 运动模型 卡尔曼滤波 稳像
• 年，卷（期）: 2011,（20）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 194-196,199
• 分类号: TP242
• 字数: 2882字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.20.067

摘要

针对机器人视觉稳像问题,建立六参数仿射图像运动模型,给出其递推关系.设计基于梯度的KLT特征提取算法,根据最优绝对误差和进行特征点的匹配,利用超定的运动参数求解方程推导,得到有意运动参数的观测模型,并使用最小二乘法进行求解,对卡尔曼滤波后的运动参数和图像运动模型进行反向求解,实现含抖动视频的稳像补偿.在自主移动机器人平台上的实验结果表明,利用KLT算法得到的特征点分布更合理,速度更快,经相对参数滤波后的图像相比绝对参数滤波更平滑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金英连	中国计量学院机电工程学院	43	246	9.0	13.0
2	王斌锐	中国计量学院机电工程学院	78	377	10.0	15.0
3	徐崟	中国计量学院机电工程学院	5	20	3.0	4.0