基于高斯矩改进SURF算法的移动机器人定位研究

摘要

针对移动机器人定位过程中视觉图像特征点提取与匹配数量较多,边缘特征点不稳定的问题,提出基于改进离散Gaussian-Hermite矩的SURF图像匹配算法。利用双树复小波变换将图像分解为低频与高频部分,将低频部分作为改进算法的输入图像。通过采用3D非极大值抑制求取图像不同尺度下的特征点,计算图像Gaussian-Hermite矩,重新确定Hessian矩阵,检测稳定边缘特征点,定义新的特征描述向量。将改进算法与自适应粒子滤波定位算法相结合,实现移动机器人在室内环境中的视觉定位。实验结果表明:改进算法配准精度高于SURF算法,不稳定特征点提取数量相比于原算法约减少9%,匹配率得到进一步提升。