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单目视觉SLAM算法容易受场景纹理影响出现初始化失败或者相机轨迹漂移的问题.为此,提出一种基于改进ORB特征的单目视觉SLAM算法.对输入视频帧构建高斯金字塔提取FAST特征,综合考虑特征点的灰度信息与其邻域的梯度信息生成描述子,并采用多网格策略划分特征点邻域,凭借改进的特征点降低运动模型算法的迭代次数,达到较好的时间... 相似文献
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基于改进ORB算法的移动机器人视觉SLAM方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
以移动机器人视觉导航为应用背景,针对传统ORB算法在视觉SLAM中存在特征点分布不均匀、重叠特征点较多的问题,提出一种改进ORB算法。首先,对每层图像的尺度空间金字塔进行网格划分,增加空间尺度信息;其次,在特征点检测时,采用改进FAST角点自适应阈值提取,设置感兴趣区域;然后,采用非极大值抑制的方法,抑制低阈值特征点的输出;最后,使用基于区域图像特征点分布的方差数值评价待检测图像中特征点的分布情况。实验结果表明,改进ORB算法特征点的分布较为均匀,输出特征点重叠数量较少,执行时间较短。 相似文献
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介绍了一个基于嵌入式平台和Kinect传感器的同时定位与地图创建算法的设计与实现。Kinect传感器包括一个可见光彩色摄像头和一个利用结构光测量深度的红外CMOS摄像头。 算法利用ORB算子作为环境特征点的描述信息,并利用基于边沿的最近邻修复方法对深度图像进行修正以获得完整的深度信息。在此基础上,利用LSH方法进行特征点的匹配。实验结果表明,基于ORB特征的视觉SLAM算法具有较好的实用性和良好的定位精度,可以广泛应用于室内机器人的自主导航任务。 相似文献
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针对传统SUSAN角点提取算法中阈值选取的不确定性,提出了一种自适应分割阈值的SUSAN改进算法。首先采用SUSAN模板对图像进行模板计算得到梯度图,然后根据梯度图的灰度分布特征,采用图像分割方法的判断分析法和KSW熵方法对梯度图做分析处理,最终实现阈值的自动选取,正确提取出有价值的特征角点。试验结果表明,改进算法较之传统算法有明显优势,能准确有效地提取出角点,具有较强的适应性和应用价值。 相似文献
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针对传统ORB 算法阈值选取固定,存在误提取、误匹配,无法满足不同图像特征
点的准确提取和匹配的问题,提出了一种改进的ORB 特征点提取与匹配方法。首先设定局部
自适应阈值;然后通过像素分类,设计自适应阈值选取准则,达到ORB 特征点的精准提取;
最后在改进ORB 特征点基础上通过PROSAC 算法完成对特征点的匹配。实验结果表明,改进
后的方法对亮度变化具有较强的适应能力,计算速度和提取精度得到了提升。匹配总时间降低,
误匹配点对数量较少,正确匹配率较高,具有良好的准确性和实时性。利用匹配阶段得到的特
征点进行跟踪时得到的RMSE 误差较小,表明匹配精度得到了较大提升。和其他方法相比,具
有更好的环境适应能力和应用价值。 相似文献
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针对大范围室外场景和具有重复、高频纹理特征(例如水泥地、草坪)的场景,提出了一种鲁棒性强、定位精度高、速度更快的视觉定位算法。采用8级图像金字塔的ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征描述子提取图像特征点,通过K近邻(KNN)匹配相邻图像序列的特征点对,依次解算基础矩阵F和本质矩阵E,采用自适应法利用单应矩阵和本质矩阵进行位姿估计,最后解算两帧图像间相机刚体运动的旋转R和平移t,利用三角测量法则求解出匹配点的三维坐标,重建相机运动轨迹。为了提高算法性能,提出采用最小化基于点特征的非线性重投影误差优化三维点。通过调用OpenCV在C++中实现,对所采集的数据集进行测试,测试结果表明,该方法比传统的3D位姿估计更优,实时可行。由于其基于单目而实现,因此无法得到尺度信息。 相似文献
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针对传统ORB特征点匹配准确率低和在光流算法中跟踪特性差的问题,提出了一种基于改进ORB特征点的LK光流算法。首先结合FAST特征点和rBRIEF特征描述符计算出ORB特征点;然后结合SURF算法在特征提取步骤中构建的Hessian矩阵对ORB特征点进行再提取;最后对改进ORB特征点进行特征匹配测试和LK光流跟踪测试。实验结果表明,相较于传统ORB特征点,改进ORB特征点的特征匹配准确率平均提升20.96%,LK光流跟踪成功率平均提升19.73%。本文提出的改进ORB特征点不仅拥有更好的特征匹配效果,同时具有更好的跟踪特性。 相似文献
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基于自适应阈值的图像分割算法具有算法简单、易于实现且计算量小等优点.但对于有较复杂背景的小目标图像,单一运用此方法不能将目标从背景中分割出来.为了解决这个问题,提出了一种基于矩特征、角点特征以及自适应阈值的迭代分割方法.首先利用角点特征和矩特征选择目标区域,进而在该区域内计算自适应阈值,利用迭代的思想克服先前图像分割算法中阈值只选取一次的问题,从而得到较为满意的图像分割效果.仿真结果证明,提出的算法在飞机图像分割方面的优越性. 相似文献
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同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是机器人领域的研究热点,被认为是实现机器人自主运动的关键。传统的基于RGB-D摄像头的SLAM算法(RGB-D SLAM)采用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征描述符来计算相机位姿,采用GPU加速的siftGPU算法克服SITF特征提取慢的缺点,但多数嵌入式设备缺乏足够的GPU运算能力,使其应用性受到局限。此外,常规算法在闭环检测时效率较低,实时性不强。针对上述问题,提出了一种结合ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征与视觉词典的SLAM算法。在算法前端,首先提取相邻图像的ORB特征,然后利用k近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)匹配找到对应的最临近与次临近匹配,接着采用比值检测与交叉检测剔除误匹配点,最后采用改进的PROSAC-PnP(Progressive Sample Consensus based Perspective-N-Point)算法进行相机姿态计算,得到对相机位姿的高精度估计。在后端,提出了一种基于视觉词典的闭环检测算法来消除机器人运动中的累计误差。通过闭环检测增加帧间约束,利用通用图优化工具进行位姿图优化,得到全局一致的相机位姿与点云。通过对标准fr1数据集的测试和对比,表明了该算法具有较强的鲁棒性。 相似文献
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定位技术的快速发展催生了轨迹大数据,轨迹数据中总是存在着明显偏离轨迹的异常点。检测出轨迹中的异常点对提高数据质量和后续知识发现精度至关重要。目前轨迹异常点检测算法主要为恒定速度阈值法,没有考虑目标在不同时刻运动状态的变化,仅能检测出速度超出指定阈值的一部分异常点,甚至出现检测错误的情况,算法鲁棒性较差。针对现有问题,本文提出一种基于自适应阈值的轨迹异常点检测算法(Trajectory Outlier Detection Algorithm based on adaptive Threshold, TODAT)。TODAT算法充分考虑了目标在一段时间内的运动信息和观测噪声的影响,采用局部阈值窗和均值滤波窗来计算阈值和速度,同时又引入了经济航速阈值和连续异常点放回机制。基于真实船舶数据的实验结果表明,本文算法可根据轨迹数据得到自适应的阈值,有效检测出全部异常点,大幅度提高轨迹数据的质量。 相似文献
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基于自适应阈值的自动提取关键帧的聚类算法 总被引:15,自引:0,他引:15
利用无监督聚类算法来提取关键帧是一种常用的方法,但该算法对类别数和初始类划分较敏感,在对视频内容一无所知的情况下,要求预先指定聚类数目是一个很困难的问题.提出一种二次聚类的方法;第1次以镜头内相邻两帧的相似度为数据样本进行聚类(分成两类),计算确定第2次聚类所需的阈值;第2次采用动态聚类的ISODATA算法,以视频序列的帧为数据样本进行聚类,得到最终聚类结果.最后在每类中自动提取距其类中心最近的帧为关键帧.该算法简单且行之有效,无需预定义任何阈值(如聚类数目).对大量不同特点的视频进行了实验,该算法均取得了较好的实验结果. 相似文献
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融合光流与改进ORB算法的单目视觉里程计 总被引:1,自引:0,他引:1
《传感器与微系统》2019,(12):83-85
针对光流法定位精度差的问题,设计了一种光流和改进定向二进制简单描述符(ORB)算法融合的单目视觉里程计方法。首先利用光流法进行帧间位移定位,并根据经验设定每帧跟踪的最少特征点数,在跟踪特征点数低于设定的阈值后,利用改进的ORB算法进行帧间位移定位,最后通过二者的循环运行更新机器人的位置和姿态。结果表明:该方法克服了光流法定位精度差的缺点,突出了改进ORB算法定位准确性的优点,能够提供较准确的定位输出。 相似文献