一种基于Voronoi图动态划分的快速SLAM特征点提取与处理方法

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正文
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一种基于Voronoi图动态划分的快速SLAM特征点提取与处理方法
申请号:CN202510087706
申请日期:2025-01-20
公开号:CN120070905A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于Voronoi图动态划分的快速SLAM特征点提取与处理方法,基于图像数据构建图像金字塔、合理的Voronoi图初始种子点选取与相对均匀的Voronoi图划分,对划分子区域内使用FAST算法进行特征点检测、特征点和子区域初筛选,本发明利用Voronoi图动态划分特征点密集区域,选取质量好的特征点,减少冗余特征点,进而实现在SLAM系统中进行特征点提取和处理的方法。本发明所提方法能在保证特征点分布均匀的同时,保证特征点的质量,舍弃效果差的特征点以及跳过筛选没有特征点存在的区域的计算,有效节省了在处理纹理性较差场景时候的计算负担,且对全局环境的计算依然保持着较高的实时性和鲁棒性。
技术关键词
特征点 图像金字塔 种子 FAST算法 动态 环境图像数据 环境图像信息 SLAM系统 SLAM算法 计算方法 冗余特征 因子 深度相机 站点 代表 鲁棒性 坐标 分辨率 数学
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