基于图像匹配的移动机器人导航研究

• 作者: 朱奇光 王梓巍 陈颖
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 移动机器人 图像匹配 减法聚类 二值化 改进SIFT
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 571-575
• 页数: 5页
• 分类号: TB96
• 字数: 3513字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2017.05.11

摘要

针对移动机器人导航过程中基于尺度不变特征变换(SIFT)算法图像匹配速度较慢,提出了基于减法聚类和特征描述符二值化的改进SIFT算法.通过减法聚类消除大量特征点中的冗余特征点,在不影响原SIFT算法稳定性的前提下有效降低了特征点数量,然后将生成的特征描述符进行二值化,依据Hash函数生成索引,以汉明距离作为度量准则.实验结果表明:与原SIFT算法相比,改进的SIFT算法中特征点数量下降30％ ～ 40％;匹配对数基本维持不变;匹配率上升6％ ～ 12％;匹配时间下降60％ ～ 70％.与基于颜色矩的改进SIFT分级图像匹配算法相比,改进的SIFT算法中特征点数量下降15％ ～25％;匹配对数基本维持不变;匹配率上升5％～10％;匹配时间下降45％ ～55％.

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	燕山大学电气工程学院	63	441	11.0	19.0
2	朱奇光	燕山大学信息科学与工程学院	54	398	10.0	19.0
6	王梓巍	燕山大学信息科学与工程学院	3	16	2.0	3.0