基于改進(jìn)RANSAC算法的霧天自動(dòng)駕駛汽車視覺(jué)圖像配準(zhǔn)方法

摘要： 針對(duì)霧天中依靠視覺(jué)SLAM的自動(dòng)駕駛車輛圖像匹配率較低的問(wèn)題，通過(guò)模擬不同霧天中的行車場(chǎng)景，對(duì)三種特征點(diǎn)檢測(cè)和描述算法進(jìn)行了性能測(cè)試，得出采用SURF檢測(cè)子結(jié)合SIFT描述子在霧天中魯棒性和配準(zhǔn)率較強(qiáng)，并通過(guò)FLANN算法完成粗匹配。同時(shí)對(duì)RANSAC算法進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)設(shè)立測(cè)試集和自適應(yīng)降低閾值的方法改善錯(cuò)誤單應(yīng)矩陣造成的運(yùn)算效率較低，并采用自適應(yīng)采樣次數(shù)的方法解決算法迭代次...