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弱光环境下视觉SLAM前端优化方法
文献摘要：
为了解决机器人在弱光环境下可能出现的自身定位不准确及建图不完整的情况,采用了一种基于弱光环境下图像增强的方法对相机采集到的图像进行预处理,提高图像的亮度和清晰度,对增强后的图像用ORB算法提取和匹配特征点,使用Hamming距离筛选法进行特征点的误匹配处理.实验结果表明:本优化算法有效地增加了弱光环境下的特征点提取数量,并且经本算法优化后的三维点云图质量更高.
文献关键词：
即时定位与地图构建(SLAM);特征提取;特征匹配;图像增强
中图分类号：
作者姓名：
曹梦龙;陈志强
作者机构：
青岛科技大学 自动化与电子工程学院,山东 青岛 266061
文献出处：
引用格式：
[1]曹梦龙;陈志强-.弱光环境下视觉SLAM前端优化方法)[J].青岛科技大学学报（自然科学版）,2022(02):104-110
A类：
B类：
弱光,光环境,SLAM,建图,下图,图像增强,机采,亮度,清晰度,ORB,匹配特征点,Hamming,距离筛选,误匹配,特征点提取,算法优化,三维点云,点云图,即时定位与地图构建,特征匹配
AB值：
0.429445
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