基于Kinect三维重构的特征点提取改进OACSTPCD
Improvement for Feature Point Extraction Based on Kinect 3 D Reconstruction
针对机器人在复杂的室内环境中,因提取特征点低效率、高失真造成性价比较低的问题,提出一种改进的SIFT特征点提取与匹配算法,并在此基础上构建基于Kinect的SLAM系统.SLAM系统前端对SIFT特征点提取法进行改进,使用高斯分离模糊函数,提高SIFT算法提取特征点的速度,并且使用RANSAC筛选不稳定特征点.本文所提出的改进型SIFT特征点提取法的SLAM系统可以对复杂与空旷的室内环境高效率、低失真的重构.
陈凯扬;罗志灶;王建兴
闽江学院机器视觉实验室,福建 福州 350100闽江学院物理学与电子信息工程系,福建 福州 350100闽江学院物理学与电子信息工程系,福建 福州 350100
信息技术与安全科学
Kinect三维重构室内三维重构SIFT特征点提取
《计算机与现代化》 2019 (11)
34-37,4
福建省大学生创新创业训练计划项目(201610395028)
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