改进SIFT特征粒子群优化的机器人视觉图像配准模型研究

• 作者: 李毛 李莹 王哲
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉图像 CSIFT-QPSO算法 尺度空间 适应值
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 机器人
• 页码范围: 34-37
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2774字
• 语种: 中文

摘要

针对机器人视觉图像尺度小、重复率低、数据量大和实时性差等特点,以提高图像配准效率、减少配准时间为目的,提出了改进SIFT特征粒子群优化的机器人视觉图像配准CSIFT-QPSO算法.CSIFT-QPSO算法通过建立S金字塔对SIFT算法进行改进,达到降低空间复杂度和减少极值点数量的目的,并将改进后的SIFT算法与QPSO算法中适应值函数相融合,将当前检测到的极值点与最近更新的目标模块相配准,从而更具鲁棒性地应对机器人视觉图像的配准问题.通过Matlab软件进行仿真,仿真结果表明:CSIFT-QPSO算法具有较高的配准精度和较少的配准时间,适用于对实时性要求较高的机器人视觉图像配准系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李莹	陕西工业职业技术学院信息工程学院	16	47	4.0	6.0
2	王哲	陕西工业职业技术学院数控工程学院	6	22	2.0	4.0