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提出了一种基于SURF(speeded-up robust features)特征点检测的立体视觉里程计方法.利用SUFR特征点的旋转及尺度不变性,结合BBF(best-bin-first)快速搜索算法,实现左、右图像对特征点的准确匹配及前后帧间的特征点跟踪.利用极线约束、方向约束、唯一性约束等剔除误匹配点.对特征点坐标变换及三维重建之后,采用最小中值定理的方法估计出车体的运动信息.试验表明,该方法在不同图像间匹配、跟踪和运动估计中具有较强的鲁棒性.