视觉SLAM中图像特征点提取与匹配算法研究

• 作者: 周军 李民东 李蕾 皇攀凌 罗川 陈庆伟
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉导航 关键点 描述子 图像特征点提取 图像特征点匹配
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表/检测/监控
• 页码范围: 135-139,134
• 页数: 6页
• 分类号: TP242.2
• 字数: 4518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2019.10.023

摘要

在视觉SLAM(visual Simultaneous Localization And Mapping,vSLAM)中,利用提取到的图像特征点进行相机位姿估测是一种非常重要的位姿估算方法,为了实现相机的定位,图像特征点必须具备鲁棒性、尺度性和高效率等特点.介绍了图像特征点提取与匹配在视觉SLAM中的作用和场景中图像特征点需要具备的特性;对几种主流的图像特征点提取算法,即尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法、加速稳健特征(Speeded-Up Robust Features,SURF)算法、快速特征点提取与描述(Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)算法分别进行了简要说明;并通过设计实验,在室内环境中,对几种图像特征点提取算法的运行效率和图像特征点匹配正确率进行了对比测试.实验表明,ORB算法在运行效率和匹配正确率上占据优势,能够较好地满足视觉SLAM中实时性和鲁棒性的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周军	山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室	54	414	11.0	18.0
2	皇攀凌	山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室	14	41	4.0	6.0
3	陈庆伟	山东大学机械工程学院	7	6	2.0	2.0
4	李民东	山东大学机械工程学院	2	3	1.0	1.0
5	罗川	山东大学机械工程学院	1	3	1.0	1.0