基于改进BRISK算法的图像特征提取方法研究.pdf

第 １０ 卷　 第 ２ 期 智　 能　 计　 算　 机　 与　 应　 用 　 ２０２０ 年 ２ 月
　 　
Ｖｏｌ．１０ Ｎｏ．２ 　 Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ 　 Ｆｅｂ． ２０２０
　 　 　 　 　 　
文章编号： ２０９５－２１６３ ２０２０ ０２－０１７４－０６ 中图分类号： ＴＰ３９１．４１ 文献标志码： Ａ
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基于改进 ＢＲＩＳＫ 算法的图像特征提取方法研究
陈 婵 管 启 朱鸣镝
上海理工大学 光　 电信，息与计　 算机，工程学院 上海
（ ， ２０００９３）
摘　 要： 以移动机器人视觉导航为应用背景，大量研究表明，ＢＲＩＳＫ 算法随着图像尺度不断增大，错误匹配急剧增加。 如果使
用 ＢＲＩＳＫ 算法作为视觉里程计的特征匹配算法，将无法为视觉 ＳＬＡＭ 后端提供准确的位置信息。 针对这一问题，本文提出
了改进的 ＢＲＩＳＫ 算法，在改进的算法中，尺度空间金字塔通过构建 ｕｉ 层来细化相邻图像间的尺度间隔，并使用灰度质心法为
关键点分配主方向，取代了原算法利用长距离采样点对计算局部梯度的方法。 实验结果表明，该算法在运行时间相差不大的
情况下，尺度不变性上表现出较好的鲁棒性，特征点匹配准确率有很大提高。
关键词： 视觉 ＳＬＡＭ； ＢＲＩＳＫ 算法； 尺度空间； 金字塔； 关键点主方向
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｉｍａｇｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＢＲＩＳＫ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ