朱奇光　王梓巍　陈　颖

1.燕山大学，秦皇岛，0660042.河北省特种光纤与光纤传感重点实验室，秦皇岛，066004



基于全局特征与局部特征的图像分级匹配算法研究及应用

朱奇光1,2王梓巍1陈颖1

1.燕山大学，秦皇岛，0660042.河北省特种光纤与光纤传感重点实验室，秦皇岛，066004

移动机器人基于拓扑地图导航时要求图像特征提取与匹配算法具有高的精度和鲁棒性、良好的实时性，针对此，提出了基于全局特征和局部特征的图像分级匹配算法。首先对输入的待匹配图像应用改进的形状上下文算法提取全局特征与图像库中图像进行遍历粗匹配，得到与当前待匹配图像相似度最高的3幅图像并构建临时图像库；然后利用改进的SIFT算法提取输入图像局部特征与临时图像库中3幅图像的局部特征进行精确匹配，最终得到与待匹配图像相似度最高的图像作为匹配结果输出。所提出的图像分级匹配算法将基于全局特征的改进形状上下文算法和基于局部特征的改进SIFT算法相结合，从而达到优势互补的目的。实验结果表明，该算法在机器人基于拓扑地图导航过程中有效地提高了图像匹配效率，缩短了运行时间。

移动机器人；图像匹配；改进形状上下文；改进SIFT

0　引言

在未知的环境中机器人依靠自身携带的传感器创建环境模型是当前机器人研究领域的一个热点问题[1]。拓扑地图是目前常用的一种环境模型。拓扑地图中，最重要的是节点的创建与识别。机器人将提取的具有较强识别性的环境特征与拓扑节点绑定，在进行环境特征互相匹配时，需要有效地识别不同拓扑节点，最终实现机器人拓扑地图的创建和导航。……