【摘 要】
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同时定位与地图构建(SLAM)在计算机视觉和机器人领域有着重要作用,也为VR/AR应用提供了基础技术支持.在面对特征较为单一或复杂的景物时,传统SLAM系统的前端特征匹配模块因特征点过于稀疏或过于稠密,较难生成准确的相机轨迹和场景重构结果.本文提出一种基于视觉SLAM的任意路径场景重建改进算法,前端线程采用Hessian矩阵对图像进行特征提取和匹配,对感兴趣区域施以仿射变换识别相邻帧特征点以提高匹
【机 构】
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南京工业大学计算机科学与技术学院,江苏南京211816
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同时定位与地图构建(SLAM)在计算机视觉和机器人领域有着重要作用,也为VR/AR应用提供了基础技术支持.在面对特征较为单一或复杂的景物时,传统SLAM系统的前端特征匹配模块因特征点过于稀疏或过于稠密,较难生成准确的相机轨迹和场景重构结果.本文提出一种基于视觉SLAM的任意路径场景重建改进算法,前端线程采用Hessian矩阵对图像进行特征提取和匹配,对感兴趣区域施以仿射变换识别相邻帧特征点以提高匹配效率,进而降低相机轨迹和场景重构的原始误差;后端优化线程减小标记点次数优化特征点数目,并运用局部和全局
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