亮度变化下室外场景图像特征点提取方法
杨弘凡
李航
陈凯阳
李嘉琪
王晓菲
1.河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳,4710032.河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳,4710033.河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳,4710034.河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳,4710035.河南科技大学 机电工程学院,河南 洛阳,471003
摘要：在室外场景的环境感知中,固定阈值的特征点提取算法,其特征点数量和重复率随亮度变化而急剧变化,针对该问题,本文提出了一种基于局部自适应阈值的特征点提取算法.该算法通过设置自适应参数,用动态局部阈值计算每一个像素阈值来筛选特征点,解决了单一阈值选取不当导致的特征点丢失或重叠问题,对像素亮度进行分类,逐层筛选出候选特征点,达到定向二进制简单描述符特征点的精确提取.实验结果表明:亮度在增加或减少60％范围内变化时,特征点分布均匀无重叠,特征点数量的极差为80,仅占原始亮度特征点数量的25％,整体重复率稳定在80％以上.
关键词：环境感知特征点提取动态局部阈值亮度变化重复率
分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家重点研发计划(2018YFB200502)河南省科技攻关计划(182102110420)
论文发表日期：2020-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 18-23 )