基于KINECT傳感器的圖像特征點(diǎn)描述子算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、對于探索未知世界的機(jī)器人,定位自身位置的同時建立運(yùn)動路線的過程被稱為同步定位和地圖建立(SLAM)。然而,隨著微軟KINECT設(shè)備的出現(xiàn),使用深度傳感器來獲取并處理這些數(shù)據(jù)使得室內(nèi)同步定位和地圖建立成為可能。同時,微軟KINECT設(shè)備的RGB-D攝像頭展示了很高效的性能,并且其價格低廉。
　　本文主要針對常用的二維圖像特征點(diǎn)描述子和三維特征點(diǎn)描述子進(jìn)行詳細(xì)研究。主要的研究對象包括:SIFT算法、SURF算法、BRIEF算法、D-B

2、RIEF算法和ORB算法;以及FPH算法和VFPH算法等。在實現(xiàn)圖像特征點(diǎn)提取和匹配的過程中,使用圖像處理算法庫OpenCV和微軟的PCL點(diǎn)云庫。此外,針對三維特征,主要研究了表面法線估計的基本方法。最后,通過實驗對 SIFT算法、SURF算法、ORB算法以及BRIEF算法進(jìn)行測試。通過對算法運(yùn)行時間和匹配正確率的分析,實驗數(shù)據(jù)表明在沒有時間限制的條件下,描述子SIFT、SURF、BRIEF都具有較高的識別率,而ORB描述子的識別率雖然

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