融合四叉树分布策略的改进ORB算法研究
胡耀文
杨聪锟
西安工业大学电子信息工程学院 陕西西安 710016
摘要：在视觉同时定位与地图构建(visual-simultaneous localization and mapping)中,当前常见的特征提取与匹配算法存在特征分布不均匀以及错误匹配等问题,严重影响SLAM的性能.首先,在ORB特征提取的基础上,提出一种融合四叉树分布策略的改进特征提取与匹配算法,对上述问题的解决给出了新思路.然后,在特征提取阶段,使用四叉树分布筛选高质量特征点,将图像划分成多个非重叠的方形网格,利用基于图像窗格划分的误匹配剔除方法提高匹配正确率.最后,选取TUM室内图像数据,将所提出的算法与原始ORB算法、BRISK算法进行比较,验证了算法的实时性和有效性.同时针对视觉SLAM过程中可能存在的图像尺度及旋转变换问题,选用Mikolajczyk图像数据集中,不同场景序列图像的第一幅与第二幅图像进行特征提取与匹配实验.结果表明,所提出的算法在应对尺度及旋转变换场景具有一定适用性.
关键词：图像特征匹配四叉树分布非重叠窗格划分
论文发表日期：2023-12-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 34-37 )