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摘要:
针对移动机器人定位过程中视觉图像处理速度慢以及特征点提取与匹配实时性、准确性差的问题,提出了基于颜色矩的改进 SIFT 分级图像匹配算法。首先改进 SIFT 算法,扩大极值点检测范围;采用 Sobel 算子计算特征点的梯度方向和幅值;以向量夹角为准则度量 SIFT 特征相似性,提高 SIFT特征提取与匹配的速度和精度。图像匹配时先采用颜色矩对环境图像序列进行相似性排序,改进 SIFT特征,再与排序后图像依次进行精确匹配,分级匹配提高了移动机器人的定位速度和精度。实验结果表明:与原 SIFT 相比,改进 SIFT 提高了特征向量的显著性,误匹配率降低约9.2%,特征点数量减少约20%;分级匹配提高了图像匹配速度和精度,SIFT 特征计算量减小60%,总体耗时缩短40%。达到移动机器人定位实时性和鲁棒性的目的。
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文献信息
篇名 基于混合特征的移动机器人图像匹配算法
来源期刊 中国机械工程 学科 工学
关键词 移动机器人 图像匹配 颜色矩 改进SIFT
年,卷(期) 2015,(9) 所属期刊栏目 机械科学
研究方向 页码范围 1137-1141
页数 5页 分类号 TP391
字数 3732字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004132X.2015.09.001
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 陈颖 63 441 11.0 19.0
2 陈卫东 44 380 11.0 18.0
6 朱奇光 54 398 10.0 19.0
10 张兴家 3 31 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2019(21)
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  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
移动机器人
图像匹配
颜色矩
改进SIFT
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
中国机械工程
半月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市湖北工业大学772信箱
38-10
1973
chi
出版文献量(篇)
13171
总下载数(次)
15
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206238
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