融合RANSAC光流跟踪法和特征点匹配法的视觉里程计

张峻琦; 胡立坤

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为了解决光流跟踪法定位精度不足、误差累积和特征点匹配法耗时久的问题,设计了一种将随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)光流跟踪法和改进的特征点匹配法结合的视觉里程计.利用RANSAC光流跟踪法对关键帧之间的小规模运动进行估计,RANSAC算法对光流跟踪的误匹配点进行剔除,大大降低了光流跟踪法存在的误匹配;而关键帧之间的运动估计则利用改进的特征点匹配法,以修正光流跟踪法的估计误差;最后利用卡尔曼滤波将RANSAC光流跟踪法和改进的特征点匹配法进行融合.实验结果表明:该文的算法能够克服光流跟踪法精度不足、误差累积的问题,将平均相对误差由15.5％提升到了2.6％;同时也能在一定程度上提高特征点匹配法的速度,将特征点匹配法的平均耗费时间由37.28 ms提升到了21.07 ms.

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来源
《应用光学》 |2020年第6期|1214-1221|共8页
作者
张峻琦; 胡立坤;
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作者单位

广西大学电气工程学院广西南宁 530000;

广西大学电气工程学院广西南宁 530000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像信号处理;信息处理（信息加工）;
关键词
视觉里程计; 特征点匹配法; 光流法; RANSAC; 卡尔曼滤波;

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