[发明专利]一种移动巡检机器人双目图像拼接的特征匹配方法

摘要

本发明提供一种移动巡检机器人双目图像拼接的特征匹配方法，在特征点检测阶段，构建尺度金字塔并使用速度极快的FAST算法提取特征点，加强尺度不变的鲁棒性；随后使用改进的CS‑LBP描述方法描述特征点，加强旋转不变的鲁棒性，同时降低特征向量维度提高了匹配效率；最后使用DDRN算法来度量特征向量的相似度完成匹配，并通过改进的RANSAC算法剔除误匹配。相较于传统算法，本算法在大幅提高实时性的同时准确的实现了对图像的特征提取与匹配，并且改进的描述方法对旋转图像的抗干扰性强，在仿射、缩放、光照等复杂变换场景依然有着较高的适应性。

主权项

1.一种移动巡检机器人双目图像拼接的特征匹配方法，其特征在于：所述匹配方法包括以下部分：构造尺度空间、FAST算法提取特征点、质心标定CS‑LBP描述特征点、NNDR匹配策略和RANSAC剔除误匹配五个部分，所述构造尺度空间部分选择FAST算法作为视频拼接中的特征检测算法，并且采用构造高斯尺度金字塔的方法；FAST算法提取特征点部分特征点选取方式为选取图像上一个像素点，在其周围取一圆形邻域，将此圆形邻域上的所有像素点分别与中心像素求灰度值差，若中心像素点与圆形邻域上n个以上像素点的灰度差的绝对值都大于阈值t，则认定该像素点是角点，中心的像素点的灰度值比大部分周围的像素值要亮或者暗一个阈值；质心标定CS‑LBP描述特征点的描述方法为通过比较中心对称的像素点对，以此取代所有像素点依次与中心点比较的方式；NNDR匹配策略为汉明距离测度，通过对比计算两个等长的字符串中对应位不同字符来确实其相似度；RANSAC剔除误匹配部分为得到两幅图像匹配的特征点对之后，采用RANSAC方法进行剔除误匹配。