基于SIFT-GMLBP的机器人视觉图像特征提取算法

• 作者: 崔畅 赵强
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: SIFT 网格 局部二值模式 视觉图像 特征提取
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 光全息与信息处理
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TN911
• 字数: 3939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2014.12.045

摘要

为了改善环境变化较大时机器人在对图像特征提取效果欠佳的问题,对局部二值模式( LBP)进行了改进,根据图像中心像素点邻域之间的相互关系划分网格进行编码,提出了SIFT-MLBP相结合的图像特征提取算法。使用SIFT算法得到图像特征的关键点后,以区域中每个像素点为中心构建网格化结构,计算之间的相邻象素的局部差异,并对对比度不同的像素编码分配权重。结合Gabor变换对基于模式的特征向量进行提取,建立SIFT-GMLBP特征向量,采用原补码互相映射的方式降低特征向量维数。实验证明,SIFT-GMLBP算法具有良好的特征匹配效果,匹配正确率达到95％以上,运行时间降低0.05 S。该方法对外部环境的变化具有较强的鲁棒性,能够提高移动机器人在复杂环境中对图像识别的速度和精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵强	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	35	144	8.0	10.0
2	崔畅	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	23	93	7.0	8.0