基于高斯矩改进SURF算法的移动机器人定位研究

摘要：

针对移动机器人定位过程中视觉图像特征点提取与匹配数量较多,边缘特征点不稳定的问题,提出基于改进离散Gaussian-Hermite矩的SURF图像匹配算法.利用双树复小波变换将图像分解为低频与高频部分,将低频部分作为改进算法的输入图像.通过采用3D非极大值抑制求取图像不同尺度下的特征点,计算图像Gaussian-Hermite矩,重新确定Hessian矩阵,检测稳定边缘特征点,定义新的特征描述向量.将改进算法与自适应粒子滤波定位算法相结合,实现移动机器人在室内环境中的视觉定位.实验结果表明:改进算法配准精度高于SURF算法,不稳定特征点提取数量相比于原算法约减少9％,匹配率得到进一步提升.

关键词：移动机器人、图像匹配、SURF、Gaussian-Hermite矩

所属期刊栏目：36

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61201112;河北省自然科学基金F2012203169;河北省普通高等学校青年拔尖人才计划BJ2014056;燕山大学青年教师自主研究计划14LGA013

在线出版日期：2016-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2451-2457