针对 １２８ 维 ＳＩＦＴ 特 征向量，采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法，利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率 ． 实验结 果表明：改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果 ． 与原算法相比，在保 证匹配点数和匹配时间的基础上，改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低 １０％～２０％ ， 对于小尺度的视角变换，误匹配率平均降低 ５％． -For 128-dimensi

本文研究了基于多传感器组合导航方法的SLAM，由于移动机器人无法通过单个传 感器得到可靠的信息，采用多传感器组合导航的方法可以很好的解决这个问题。本文用单个 CCD摄像头和里程计组合进行SLAM研究，并得到更准确的机器人位姿信息。首先用SIFT 算法对不同图像进行特征提取和匹配，得到本质矩阵，对它进行分解，可得到机器人的旋转 矩阵和平移向量(和实际相差一个比例因子)。然后，将它与里程计信息结合，得到机器人的 位姿。在此基础上，可以得到特征点在当前摄像机坐标系中的三维坐标，即创

结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，正确率可以达到98％，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Accuracy can reach 98 , Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared.