面向视觉SLAM的改进RGB特征点检测算法

• 作者: 王一波 梁伟鄯 赵云
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 视觉 SLAM RGB ORB 特征点检测 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2022,（9）
• 所属期刊栏目: 学术研究-全面感知
• 页码范围: 17-19
• 页数: 2页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2022.09.005

摘要

视觉SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的鲁棒性是困扰其走向应用的瓶颈，其中特征点提取算法的鲁棒性是重要影响因素。针对目前特征点提取算法普遍基于灰度图像，造成较大信息损失的问题，提出RGB图像的信息熵度量，验证了RGB图像变换为灰度图像的信息损失。在此基础上，提出了基于信息熵评价的特征点提取算法，根据RGB图像三个通道的信息熵确定灰度变换权重，最大限度保留图像信息；然后利用FAST算法进行特征提取；最后直接基于RGB三通道构建特征描述子，实现特征在像素级的融合，为特征匹配提供可靠的依据。通过实验证明，改进的RGB特征点提取算法的匹配精度相比经典ORB算法在一定程度上有所提高；同时，相较于使用RANSC算法的ORB算法，二者精度基本相同，但较大程度地缩短了处理时间，基本可以满足实时处理的需求。