【摘 要】
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针对传统单目视觉里程计在特征提取过程中误匹配点过多,匹配精度低、运算量大、提出了一种基于改进SURF算法的单目视觉里程计模型,首先使用SURF算法对单目摄像头采集的图像的
【机 构】
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上海大学新型显示技术及应用集成教育部重点实验室; 上海大学微电子研究与开发中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金(60777018)资助项目
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针对传统单目视觉里程计在特征提取过程中误匹配点过多,匹配精度低、运算量大、提出了一种基于改进SURF算法的单目视觉里程计模型,首先使用SURF算法对单目摄像头采集的图像的相邻两帧进行特征点的检测与匹配,然后用RANSAC算法对误匹配点进行剔除,提高匹配的精度,减少运算量,最终求出相邻两帧图像特征点匹配的旋转矩阵R和平移向量T,完成运动估计。实验结果表明,该模型在预估曲线运动和直线运动时的运算速度分别提高了11.2%和10.38%。
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