亮度变化下室外场景图像特征点提取方法

在室外场景的环境感知中,固定阈值的特征点提取算法,其特征点数量和重复率随亮度变化而急剧变化,针对该问题,本文提出了一种基于局部自适应阈值的特征点提取算法。该算法通过设置自适应参数,用动态局部阈值计算每一个像素阈值来筛选特征点,解决了单一阈值选取不当导致的特征点丢失或重叠问题,对像素亮度进行分类,逐层筛选出候选特征点,达到定向二进制简单描述符特征点的精确提取。实验结果表明:亮度在增加或减少60%范围内变化时,特征点分布均匀无重叠,特征点数量的极差为80,仅占原始亮度特征点数量的25%,整体重复率稳定在80%以上。