摘要: 针对视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法在弱光照或黑暗等复杂条件下定位失败和跟踪丢失等问题,提出了一种基于 ORB-SLAM2 算法的适合弱光环境的 ORB-SLAM 算法,其中应用了一种新的自适应图像增强模块,利用多尺度高斯函数提取的输入图像照度分量,所设计的校正因子可根据照度分量进行动态调整,从而自适应地调整图像亮度。在公开数据集上进行了算法性能测试。结果表明,该算法能够有效地增强弱光照甚至黑暗等复杂条件下视觉图像的特征匹配,从而有效提升 ORB-SLAM 算法的鲁棒性。
中图分类号:
黎萍 操超超. 适应于弱光环境的 ORB-SLAM 算法[J]. 北京邮电大学学报, 2024, 47(1): 106-111.
LI Ping, CAO Chaochao. ORB-SLAM Algorithm for Low Light Environment[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2024, 47(1): 106-111.