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《基于Barnard特征和LoG算子的月球車圖像特征匹配》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、**第&#卷*第$期計*算*機(jī)*仿*真&""!年$月**文章編號：)""!(+#%,（&""!）"$(""’!("%基于!"#$"#%特征和&’(算子的月球車圖像特征匹配宋毅，崔平遠(yuǎn)，陳陽舟，居鶴華（北京工業(yè)大學(xué)電控學(xué)院，北京)"""&&）摘要：月球車視覺系統(tǒng)對匹配速度和魯棒性要求較高，提出一種基于圖像特征的特征點(diǎn)匹配算法。特征點(diǎn)的提取采用-./01./2算法和345算子共同作用得到。原圖像同時采用-./1./2算法進(jìn)行特征提取和345算子進(jìn)行噪聲濾波和邊緣提取，然后將二者的計算結(jié)果進(jìn)行6與6操作得到最終的特征圖像。然后通過閾值進(jìn)一步處理噪聲和選擇待匹配點(diǎn)。
2、最后用計算圖像序列中像素差的平方和的方法來計算每對待匹配點(diǎn)的匹配程度，得到匹配點(diǎn)對。仿真結(jié)果表明，單點(diǎn)匹配和多點(diǎn)匹配并將無匹配點(diǎn)處理后得到的結(jié)果都令人滿意。關(guān)鍵詞：月球車；匹配；特征提??；像素差的平方和中圖分類號：78&%&9!**文獻(xiàn)標(biāo)識碼：:)$*+",-."/01)2,’#3/1+’4&5$"#6’7-#!"8-%’$!"#$"#%"$%&’(;<=5>?，@AB8?1C(DE.1，@FG=>.1C(HI4E，JAFK(IE.（;LI44M4NGMKLO/41?LPB1N4/Q.O?41R@41O/4MG1C?1KK/?1C-K?S?1CA1?TK/P
3、?OD4N7KLI14M4CD，-K?S?1C)"""&&，@I?1.）)!9:6);:：:U4?1OQ.OLI?1C.MC4/?OIQV.PK241OIK?Q.CKNK.OE/KP?PU/4U4PK2N4/OIKPOK/K4T?P?41PDPOKQ4N.ME01.//4TK/，WI?LI1KK2PI?CI/4VEPO1KPP.12Q.OLI?1CPUKK297IK?Q.CKNK.OE/KP./KL4QUEOK2VD-./1./2.MC4/?OIQ.12OIK4UK/.O4/3459X?/POOIK?Q.CKP./KL4QUEOK2VDV4OIOIK-./1
4、./2.MC4/?OIQ.12345.OOIKP.QKO?QK97IK1.14UK/.O?416.126?P.UUM?K2O4OIK/KPEMOP4NOW4POKUPO4CKOOIKN?1.MNK.OE/K?Q.CK97IK1.OI/KPI4M2?P.UUM?K2O4/K2ELK14?PK.12LI44PKOIKM4L.O?414NU?YKMP9:OM.POOIKQ.OLIKP./KN4E12EP?1COIKPEQ4NPZE./K22?NNK/K1LKP97IKP?QEM.O?41/KPEMOP./KP.O?PN.LO4/D9<=>?@6A9：3E1.//4
5、TK/；[.OLI?1C；XK.OE/KKYO/.LOK2；;EQ4NPZE./K22?NNK/K1LKPBC引言DC移動機(jī)器人的圖像匹配視覺系統(tǒng)是月球車系統(tǒng)的重要傳感器系統(tǒng)，月球車視覺移動機(jī)器人在自然環(huán)境下的導(dǎo)航應(yīng)用中，早期的方法主系統(tǒng)一般由激光測距儀（3.PK/.1CKX?12K/）和立體視覺系要是激光測距儀和一些用于測定是否接近物體間距的傳感統(tǒng)組成。其中立體視覺系統(tǒng)主要應(yīng)用于月球車運(yùn)行環(huán)境的器，對于立體成像系統(tǒng)的涉及較少?，F(xiàn)在，立體視覺系統(tǒng)已重構(gòu)，以對于導(dǎo)航、路徑規(guī)劃、障礙檢測和科研采樣提供比較經(jīng)成為移動機(jī)器人不可缺少的重要傳感器系統(tǒng)，比較常見的直觀
6、的依據(jù)。主要有雙目立體視覺系統(tǒng)和三目立體視覺系統(tǒng)。G/?L]/4O^0［)］圖像匹配是立體視覺中的一個重要步驟，立體視覺中的4T和[./O?.MFKVK/O為月球車設(shè)計了一個雙目立體成像系圖像匹配算法可以分為基于圖像分割的區(qū)域匹配算法和基統(tǒng)，輸入是一對圖像，輸出是一個三維數(shù)組，表示每個像素點(diǎn)于特征的匹配算法兩種。區(qū)域匹配算法實(shí)現(xiàn)簡單，恢復(fù)視差的深度信息。在這個系統(tǒng)中，圖像匹配算法就是基于區(qū)域的密度大，但計算量大，且對成像條件較為敏感，在遮擋、無紋圖像相關(guān)運(yùn)算，并且還用了圖像濾波算法來消除噪聲，這個理區(qū)域以及深度不連續(xù)處往往無法得到正確的結(jié)果；基于特算法有效的
7、處理了輸入圖像對得到其深度信息。但其缺點(diǎn)［&］征的方法較多地利用了景物的結(jié)構(gòu)信息，避免了區(qū)域匹配方是不能處理動態(tài)的場景。[E//.D2，和3?OOMK9J使用的是個法的缺陷。但由于特征一般很稀疏，僅憑這些稀疏的輪廓三目立體相機(jī)，能夠在匹配的過程中有效的降低誤匹配率，線，難以得到致密的深度信息來重建環(huán)境。在匹配的過程中，使用的是絕對值差，而且還設(shè)定了兩個方法來衡量匹配的有效性，通過3<5算子來衡量紋理信息的基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目（!"#$%"!$）豐富程度，低紋理區(qū)舍棄，還通過設(shè)定一個閾值來衡量絕對收稿日期：&""’("’()"值差的有效性，較低的
8、舍棄。@M./^X9
