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基于Kinect三维重构的特征点提取改进

【摘要】 针对机器人在复杂的室内环境中，因提取特征点低效率、高失真造成性价比较低的问题，提出一种改进的SIFT特征点提取与匹配算法，并在此基础上构建基于Kinect的SLAM系统。SLAM系统前端对SIFT特征点提取法进行改进，使用高斯分离模糊函数，提高SIFT算法提取特征点的速度，并且使用RANSAC筛选不稳定特征点。本文所提出的改进型SIFT特征点提取法的SLAM系统可以对复杂与空旷的室内环境高效率、低失真的重构。

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