【摘 要】
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针对移动机器人进行SLAM特征点提取时,因底层机器人搭载的硬件性能低、带宽窄,使用特征点提取算法对图像进行处理时要花费大量时间这一问题,该文提出一种新的方法。首先利用BP神经网络对图像进行压缩,然后进行特征提取,最后再通过RANSAC算法剔除误匹配。通过实验,在使用不同的压缩参数进行图像压缩重建后,再使用SIFT、SURF、ORB、AKAZE和BRISK 5种算法,在旋转、比例变化、模糊、视角变换
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针对移动机器人进行SLAM特征点提取时,因底层机器人搭载的硬件性能低、带宽窄,使用特征点提取算法对图像进行处理时要花费大量时间这一问题,该文提出一种新的方法。首先利用BP神经网络对图像进行压缩,然后进行特征提取,最后再通过RANSAC算法剔除误匹配。通过实验,在使用不同的压缩参数进行图像压缩重建后,再使用SIFT、SURF、ORB、AKAZE和BRISK 5种算法,在旋转、比例变化、模糊、视角变换、光照和JPEG压缩等情况下,均有良好的匹配效果,压缩后图像大小大大减小,并保证了图像的质量,与原处理方
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