【摘 要】
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针对移动机器人在室内环境下定位及地图创建要求,比较SURF特征算法以及随机抽样一致性（RANSAC）算法各自优势,设计实现以改进SURF及RANSAC相结合的室内图像匹配方法.初始阶段,采
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51375477)
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针对移动机器人在室内环境下定位及地图创建要求,比较SURF特征算法以及随机抽样一致性（RANSAC）算法各自优势,设计实现以改进SURF及RANSAC相结合的室内图像匹配方法.初始阶段,采用SURF算法提取图像特征,利用双向K最近邻分类法筛选提取到的特征点进行特征预匹配;再利用RANSAC算法对预匹配结果进行优化,剔除误匹配对,完成对图像的匹配矫正;最终得到准确的匹配图像.实验结果表明,此方法提高了匹配的正确率,也缩短了匹配时间,提高了匹配效率.
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