检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:姜永成[1,2] 周正干[1] 任福君[3] 王殿君[4] 倪鹏[3]
机构地区:[1]北京航空航天大学机械工程与自动化学院,北京100091 [2]佳木斯大学机械工程学院,黑龙江佳木斯154007 [3]哈尔滨理工大学机械动力工程学院,哈尔滨150080 [4]北京石油化工学院机械工程学院,北京102617
出 处:《计算机工程与应用》2010年第7期197-199,202,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:国家高技术研究发展计划(863)No.2007AA04Z255~~
摘 要:尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法由于具有尺度、旋转和光照不变等特性,被广泛应用到移动机器人视觉定位领域。由于定位计算中使用的特定标示物图像及背景图像的尺寸对定位计算时间影响较大,为提高移动机器人视觉定位的实时性能,分别改变待识别图像以及背景图像的尺寸,进行了图像匹配实时性测试实验。实验结果表明,特定标示物图像和背景图像的尺寸缩小到40%~60%时,移动机器人视觉定位实时性提高30%~40%左右,特征点数减少20%~30%左右。在满足定位精度要求的情况下,大大提高了定位的实时性。由此可知,通过合理选择图像的尺寸不仅可以满足匹配精度,还能提高移动机器人的视觉定位效率,对于类似该实验使用的移动机器人视觉定位具有广泛的指导意义。SIFF (Scale Invariant Feature Transform) algorithm has the characteristics of scale,rotation and illumination invariability,so it is widely applied to the field of mobile robot vision positioning.Because of the change of special maker image size or background image size has a great influence on position calculation time,in order to improve the mobile robot's realtime vision positioning capability,the size of maker image and the back background image are changed respectively,and the corresponding real-time test of image matching is put forward.The test results show that when the image size reduces 40%-60%, the real-time character rises 30%-40% ,and the characteristic points reduce 20%-30% ,on the premise of matching precision,the position real-time capability increase markedly.Therefore a suitable size of image can improve the position real-time capability with a high matching precision and this method also gives guidance for the other similar use.
关 键 词:尺度不变特征变换算法 移动机器人 图像匹配 视觉定位
分 类 号:TP24[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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