《表1 4种方法结果Tab.1 Results of 4 methods》

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《基于SLAM导航的多目视觉AGV系统设计》

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在实际目标识别中使用双目摄像头的左摄像头的采样图片，对采样图像划分区域，然后进行目标的识别与轮廓提取并且通过RANSAC算法寻找最优参数模型，接着通过匹配点对数确定各区域的加权因子，最后确定最终的最优匹配点对数，执行目标匹配与识别。分别采取4中方法进行匹配操作的结果与文中所用方法的对比见图6，具体的对比结果见表1。从图6可以明显看出直接使用SIFT或者SURF算法的效果最差，使用SIFT+RANSAC和SURF+RANSAC算法的效果较之前有明显改善，并且后者较前者效果更好，但是依然存在明显的匹配错误见图6中圆圈所示，且稳定性不高。采用文中方法后，已完全剔除所有误匹配点，并且从3幅不同角度的采样图片的最终匹配结果可以看出，稳定性和效果都较前4种方法有明显改善。