移動機器人視覺中圖像特征點提取與匹配技術研究.pdf

1、移動機器人視覺導航中，為了完成機器人的定位和導航，就要通過視覺系統(tǒng)獲取環(huán)境的二維圖像信息，進而完成三維重建。圖像匹配是整個三維重建中最為重要的過程。本研究根據(jù)環(huán)境的不同紋理信息，制定了對應的研究方案和流程。首先對高紋理圖像進行了分析，成功完成了圖像間的匹配。但是匹配的前提是圖像像素具有高梯度特征。對于環(huán)境中包括低紋理（如平坦的桌面）區(qū)域的情況下，由于圖像像素的梯度很低，導致單純的使用上述方案進行匹配很難在重建中得到質(zhì)量高的三維效果。因此

2、在圖像的低紋理區(qū)域先使用圖像分割技術得到超像素，之后超像素的匹配運用迭代的思想和數(shù)理統(tǒng)計的方法，通過迭代搜索，篩選滿足條件的匹配對象。那么就可以把這個方案運用到機器人視覺導航中來,從而完成環(huán)境的三維重建。通過實驗表明，在低紋理圖像區(qū)域使用超像素匹配，提高了三維重建的精度。
　　為了很好的完成環(huán)境的三維重建，首先需要對獲取環(huán)境的相機進行標定，得到相機的參數(shù)。這個參數(shù)是二維矩陣圖像坐標和三維世界坐標之間橋梁的樞紐。之后先完成高紋理匹配

3、，再完成低紋理匹配，最后完成了環(huán)境的重建。實驗階段，通過選擇不同環(huán)境中重建的效果對比分析，得到了各種匹配方案的優(yōu)缺點。整個的研究方案在實驗過程中也表現(xiàn)出了其缺陷，不穩(wěn)定性也是今后研究的方向。
　　本研究在閱讀了大量的參考文獻之后，分析問題的瓶頸。通過對傳統(tǒng)圖像特征匹配方法進行分析，掌握了方法中使用到的理論，并且完成了分步過程的實驗，最后選擇不同紋理的圖像，使用該方法分別完成了匹配實驗，得知方法在低紋理圖像中完成匹配的缺陷。在此基礎