典型文献
面向视觉SLAM的图像配准评价算法
文献摘要：
视觉SLAM相比激光SLAM成本低、潜在功能强大,VO(前端)算法是视觉SLAM走向应用的关键.针对VO特征点法存在计算复杂、耗时长的问题,从理论上研究了图像配准的一致性问题,分别定义了基于像素、信息熵、内容以及特征的图像一致性,建立了基本的图像配准评价框架.提出了基于信息熵最大化原则RGB变换灰度图像算法,分析了基于像素图像配准算法潜在问题,提出了基于边缘特征的图像配准算法,包括灰度变换、高斯滤波、基于canny算子的边缘检测和边缘修剪等,利用Hausdorff距离求解二值图像相似度,Hausdorff距离越小则图像越相似.实验对图像平移和旋转,比较其与原始图像的相似度,表明该评价算法可以比较可靠地评价图像配准质量,为重建图像帧间运动提供依据.
文献关键词：
视觉;SLAM;图像配准;评价;一致性;Hausdorff距离
中图分类号：
作者姓名：
王一波;梁伟鄯;赵云
作者机构：
柳州工学院,广西 柳州 545616
文献出处：
引用格式：
[1]王一波;梁伟鄯;赵云-.面向视觉SLAM的图像配准评价算法)[J].物联网技术,2022(08):27-30
A类：
B类：
SLAM,图像配准,功能强大,VO,特征点法,一致性问题,像素,信息熵,评价框架,RGB,灰度图像,图像算法,素图,潜在问题,边缘特征,灰度变换,高斯滤波,canny,边缘检测,修剪,Hausdorff,二值图像,图像相似度,小则,平移,原始图像,重建图像,间运
AB值：
0.4237
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