该方法利用ORB特征描述子在汉明空间中的局部外观相似性建立初始对应关系,并引入局部图像运动平滑性的约束来提高匹配精度。在匹配过程中,首先利用KNN算法快速建立初始一对多的特征点对应关系,然后通过阈值过滤法将一对多的对应关系转换为一对一匹配对。接下来,利用基于网格的运动统计方法(GMS)根据匹配点邻域的匹配数量区分真...
分别计算这些特征点描述子与上一帧待追踪地图点的最优描述子距离,找到最小距离对应的特征点,作为上一帧待追踪地图点在该帧中的匹配点。最后进行匹配筛选(剔除误匹配):(1)匹配描述子距离小于阈值。(2)这里的匹配还计算了第二最优匹配点(描述子距离第二小),目的是计算第一匹配点/第二匹配点的比率(小于1),当...
在基于特征点的视觉SLAM系统中,特征匹配是数据关联最重要的方法。特征匹配为后端优化提供初值信息,也为前端提供较好的里程计信息,可见,若特征匹配出现问题,则整个视觉SLAM系统必然会崩掉。因此,本系列将特征匹配独立成一讲进行分析。 ORBSLAM2中的匹配流程如下所述: 1. 计算当前帧描述子对应的BOW向量; 2. 设置匹配...
在Relocalization和LoopClosing中进行匹配的是在很多帧关键帧集合中匹配,属于Place Recognition,因此需要用DBow,而投影匹配适用于两帧之间,或者投影范围内(局部地图,前一个关键帧对应地图点)的MapPoints与当前帧之间。 intORBmatcher::SearchByProjection(Frame &CurrentFrame, KeyFrame *pKF,constset<MapPoint*> &sAlready...
本文通过OpenCV演示了两帧图像的ORB特征提取与特征匹配过程，整理总结了程序中的关键知识点，并进行了详尽注释。在特征点选择上，ORB采用改进的FAST角点，优化在于计算关键点主方向，增强了旋转不变性；描述子则采用了改进的BRIEF，利用之前计算的方向信息，提升了匹配精度。案例中，选取公开数据集中两张图像...
ORBSLAM2特征提取与匹配.pdf,ORBSLAM2特征提取与匹配 1特征提取 特征提取包括关键点提取与描述子计算两部分。 特征提取模块位置: 特征提取模块入口: 函数定义如下: 这里用到操作符重载,实际函数定义为: 其中输入参数是灰度图,输出参数是图像的所有关键点和对应描述子
对于同步定位与建图(SLAM)中主流的特征点法,特征匹配是估计相机运动的关键,然而在特征匹配过程中存在图像特征的局部特性、误匹配等问题,成为视觉SLAM的瓶颈。此外,特征点法生成的稀疏地图只能用于定位,无法满足更高层次的需求。针对ORB-SLAM3中ORB特征点匹配效率低且未能生成稠密地图的问题,提出一种改进的ORB-GMS匹配...
ORB-SLAM algorithm framework 2 SURF算法原理由于传统ORB算法使用的是FAST算法来检测图像中的角点,而FAST最大的问题在于无法保证检测到的角点具有尺度信息,因此特征点不具有尺度不变性。当图像中特征点的尺度发生较大的变化时,传统ORB算法会产生非常大的误匹配,匹配效果较差,如图3所示。单目视觉SLAM的特征点容易发生较...
1、说明 此程序是将ORB-SLAM2代码中的ORB特征提取部分拿出来单独测试,并结合GMS算法进行特征匹配。 (https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2) (https://github.com/JiawangBian/GMS-Feature-Matcher) 2、系统和依赖库: 使用ubunttu16.04和OpenCV3.3.1进行的代码测试 ...
专利摘要:本发明涉及图像特征匹配领域,本发明涉及基于ORB算法改进的单目SLAM图像特征匹配方法,该发明通过对输入图像进行处理获取角点检测第一阈值并计算Harris响应值设定第二阈值筛选FAST角点,然后使用高斯金字塔获取FAST角点尺度不变特征,并通过计算图像质心获取旋转不变BRIEF描述子,而后获取第三阈值结合RANSAC算法输出最优距离...