典型文献
面向视觉SLAM的改进RGB特征点检测算法
文献摘要：
视觉SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的鲁棒性是困扰其走向应用的瓶颈,其中特征点提取算法的鲁棒性是重要影响因素.针对目前特征点提取算法普遍基于灰度图像,造成较大信息损失的问题,提出RGB图像的信息熵度量,验证了RGB图像变换为灰度图像的信息损失.在此基础上,提出了基于信息熵评价的特征点提取算法,根据RGB图像三个通道的信息熵确定灰度变换权重,最大限度保留图像信息;然后利用FAST算法进行特征提取;最后直接基于RGB三通道构建特征描述子,实现特征在像素级的融合,为特征匹配提供可靠的依据.通过实验证明,改进的RGB特征点提取算法的匹配精度相比经典ORB算法在一定程度上有所提高;同时,相较于使用RANSC算法的ORB算法,二者精度基本相同,但较大程度地缩短了处理时间,基本可以满足实时处理的需求.
文献关键词：
视觉;SLAM;RGB;ORB;特征点检测;鲁棒性
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的改进RGB特征点检测算法)[J].物联网技术,2022(09):17-19,23
A类：
RANSC
B类：
SLAM,RGB,特征点检测,检测算法,Simultaneous,Localization,And,Mapping,特征点提取,灰度图像,信息损失,信息熵,熵度量,图像变换,灰度变换,图像信息,FAST,三通道,特征描述子,像素级,特征匹配,配提,匹配精度,ORB,基本相同,处理时间,实时处理
AB值：
0.357556
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