基于Barnard特征和LoG算子的月球车图像特征匹配

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1、**第&#卷*第$期计*算*机*仿*真&""!年$月**文章编号：)""!(+#%,（&""!）"$(""’!("%基于!"#$"#%特征和&’(算子的月球车图像特征匹配宋毅，崔平远，陈阳舟，居鹤华（北京工业大学电控学院，北京)"""&&）摘要：月球车视觉系统对匹配速度和鲁棒性要求较高，提出一种基于图像特征的特征点匹配算法。特征点的提取采用-./01./2算法和345算子共同作用得到。原图像同时采用-./1./2算法进行特征提取和345算子进行噪声滤波和边缘提取，然后将二者的计算结果进行6与6操作得到最终的特征图像。然后通过阈值进一步处理噪声和选择待匹配点。

2、最后用计算图像序列中像素差的平方和的方法来计算每对待匹配点的匹配程度，得到匹配点对。仿真结果表明，单点匹配和多点匹配并将无匹配点处理后得到的结果都令人满意。关键词：月球车；匹配；特征提取；像素差的平方和中图分类号：78&%&9!**文献标识码：:)$*+",-."/01)2,’#3/1+’4&5$"#6’7-#!"8-%’$!"#$"#%"$%&’(;<=5>?，@AB8?1C(DE.1，@FG=>.1C(HI4E，JAFK(IE.（;LI44M4NGMKLO/41?LPB1N4/Q.O?41R@41O/4MG1C?1KK/?1C-K?S?1CA1?TK/P

3、?OD4N7KLI14M4CD，-K?S?1C)"""&&，@I?1.）)!9:6);:：:U4?1OQ.OLI?1C.MC4/?OIQV.PK241OIK?Q.CKNK.OE/KP?PU/4U4PK2N4/OIKPOK/K4T?P?41PDPOKQ4N.ME01.//4TK/，WI?LI1KK2PI?CI/4VEPO1KPP.12Q.OLI?1CPUKK297IK?Q.CKNK.OE/KP./KL4QUEOK2VD-./1./2.MC4/?OIQ.12OIK4UK/.O4/3459X?/POOIK?Q.CKP./KL4QUEOK2VDV4OIOIK-./1

4、./2.MC4/?OIQ.12345.OOIKP.QKO?QK97IK1.14UK/.O?416.126?P.UUM?K2O4OIK/KPEMOP4NOW4POKUPO4CKOOIKN?1.MNK.OE/K?Q.CK97IK1.OI/KPI4M2?P.UUM?K2O4/K2ELK14?PK.12LI44PKOIKM4L.O?414NU?YKMP9:OM.POOIKQ.OLIKP./KN4E12EP?1COIKPEQ4NPZE./K22?NNK/K1LKP97IKP?QEM.O?41/KPEMOP./KP.O?PN.LO4/D9<=>?@6A9：3E1.//4

5、TK/；[.OLI?1C；XK.OE/KKYO/.LOK2；;EQ4NPZE./K22?NNK/K1LKPBC引言DC移动机器人的图像匹配视觉系统是月球车系统的重要传感器系统，月球车视觉移动机器人在自然环境下的导航应用中，早期的方法主系统一般由激光测距仪（3.PK/.1CKX?12K/）和立体视觉系要是激光测距仪和一些用于测定是否接近物体间距的传感统组成。其中立体视觉系统主要应用于月球车运行环境的器，对于立体成像系统的涉及较少。现在，立体视觉系统已重构，以对于导航、路径规划、障碍检测和科研采样提供比较经成为移动机器人不可缺少的重要传感器系统，比较常见的直观

6、的依据。主要有双目立体视觉系统和三目立体视觉系统。G/?L]/4O^0［)］图像匹配是立体视觉中的一个重要步骤，立体视觉中的4T和[./O?.MFKVK/O为月球车设计了一个双目立体成像系图像匹配算法可以分为基于图像分割的区域匹配算法和基统，输入是一对图像，输出是一个三维数组，表示每个像素点于特征的匹配算法两种。区域匹配算法实现简单，恢复视差的深度信息。在这个系统中，图像匹配算法就是基于区域的密度大，但计算量大，且对成像条件较为敏感，在遮挡、无纹图像相关运算，并且还用了图像滤波算法来消除噪声，这个理区域以及深度不连续处往往无法得到正确的结果；基于特算法有效的

7、处理了输入图像对得到其深度信息。但其缺点［&］征的方法较多地利用了景物的结构信息，避免了区域匹配方是不能处理动态的场景。[E//.D2，和3?OOMK9J使用的是个法的缺陷。但由于特征一般很稀疏，仅凭这些稀疏的轮廓三目立体相机，能够在匹配的过程中有效的降低误匹配率，线，难以得到致密的深度信息来重建环境。在匹配的过程中，使用的是绝对值差，而且还设定了两个方法来衡量匹配的有效性，通过3<5算子来衡量纹理信息的基金项目：国家自然科学基金资助项目（!"#$%"!$）丰富程度，低纹理区舍弃，还通过设定一个阈值来衡量绝对收稿日期：&""’("’()"值差的有效性，较低的

8、舍弃。@M./^X9