基于全局特征与局部特征的图像分级匹配算法研究及应用

• 作者: 朱奇光 王梓巍 陈颖
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 移动机器人 图像匹配 改进形状上下文 改进SIFT
• 年，卷（期）: 2016,（16）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 2211-2217
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2016.16.015

摘要

移动机器人基于拓扑地图导航时要求图像特征提取与匹配算法具有高的精度和鲁棒性、良好的实时性，针对此，提出了基于全局特征和局部特征的图像分级匹配算法。首先对输入的待匹配图像应用改进的形状上下文算法提取全局特征与图像库中图像进行遍历粗匹配，得到与当前待匹配图像相似度最高的3幅图像并构建临时图像库；然后利用改进的 SIFT 算法提取输入图像局部特征与临时图像库中3幅图像的局部特征进行精确匹配，最终得到与待匹配图像相似度最高的图像作为匹配结果输出。所提出的图像分级匹配算法将基于全局特征的改进形状上下文算法和基于局部特征的改进 SIFT算法相结合，从而达到优势互补的目的。实验结果表明，该算法在机器人基于拓扑地图导航过程中有效地提高了图像匹配效率，缩短了运行时间。

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	朱奇光		54	398	10.0	19.0
6	王梓巍		3	16	2.0	3.0