一种基于全局-局部联合二进制特征的快速闭环检测算法

摘要

针对小型机器人视觉SLAM任务中对于精度和实时性的双重需求,本文提出了一种基于全局-局部联合二进制特征的快速闭环检测算法.首先,将查询图像统一为固定大小的正方形,利用局部差异二值算子（Local Difference Binary,LDB）分别提取正方形图像的全局特征和局部特征并进行存储,其中局部特征的关键点由增强的FAST算法提供.然后,针对大尺度场景数据库中全局特征暴力搜索时间过长的问题,引入基于汉明距离的增强局部敏感哈希算法（Locality Sensitive Hashing,LSH）以加快全局特征的搜索.其次,使用局部特征对全局特征匹配的结果进行检验,去伪存真,在保证高实时性的同时提高了检测的准确度.最后,为了验证算法的有效性,我们分别在NewCollege和CityCenter数据集上进行了测试,结果表明,在保证检测准确率100%的前提下,召回率分别达到了73%和38%,完成一次闭环检测仅用时15ms.