针对室内轮椅定位与地图构建中传统ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)受到特征点检测与选取策略的影响导致特征匹配正确率不理想,提出一种改进人工鱼群的ORB特征匹配算法。使用改进后的FAST检测特征点,利用改进后的人工鱼群在组合...针对室内轮椅定位与地图构建中传统ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)受到特征点检测与选取策略的影响导致特征匹配正确率不理想,提出一种改进人工鱼群的ORB特征匹配算法。使用改进后的FAST检测特征点,利用改进后的人工鱼群在组合优化问题中具有收敛速度快且易获得最优解的特点,在图像中计算出不同特征区域,根据特征点所在区域位置赋予其相应的状态,对不同状态的特征点选择保留或去除,使用汉明距离的RANSAC算法在特征区域之间进行特征匹配。实验结果表明,改进后的FAST在图像边缘处提取到更多的图像特征,在实际环境中改进后的ORB匹配算法平均正确匹配率达到了92.7%,比传统ORB平均正确匹配率高52.3%。展开更多
文摘针对室内轮椅定位与地图构建中传统ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)受到特征点检测与选取策略的影响导致特征匹配正确率不理想,提出一种改进人工鱼群的ORB特征匹配算法。使用改进后的FAST检测特征点,利用改进后的人工鱼群在组合优化问题中具有收敛速度快且易获得最优解的特点,在图像中计算出不同特征区域,根据特征点所在区域位置赋予其相应的状态,对不同状态的特征点选择保留或去除,使用汉明距离的RANSAC算法在特征区域之间进行特征匹配。实验结果表明,改进后的FAST在图像边缘处提取到更多的图像特征,在实际环境中改进后的ORB匹配算法平均正确匹配率达到了92.7%,比传统ORB平均正确匹配率高52.3%。
