【摘 要】
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视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）的鲁棒性是困扰其走向应用的瓶颈，其中特征点提取算法的鲁棒性是重要影响因素。针对目前特征点提取算法普遍基于灰度图像，造成较大信息损失的问题，提出RGB图像的信息熵度量，验证了RGB图像变换为灰度图像的信息损失。在此基础上，提出了基于信息熵评价的特征点提取算法，根据RGB图像三个通道的信息熵确定灰度变换权重，最大
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（54105510）； 广西科技基地和人才专项（2020AC19115）； 广西高校中青年教师科研基础能力提升项目（2020KY60013）；
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视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）的鲁棒性是困扰其走向应用的瓶颈，其中特征点提取算法的鲁棒性是重要影响因素。针对目前特征点提取算法普遍基于灰度图像，造成较大信息损失的问题，提出RGB图像的信息熵度量，验证了RGB图像变换为灰度图像的信息损失。在此基础上，提出了基于信息熵评价的特征点提取算法，根据RGB图像三个通道的信息熵确定灰度变换权重，最大限度保留图像信息；然后利用FAST算法进行特征提取；最后直接基于RGB三通道构建特征描述子，实现特征在像素级的融合，为特征匹配提供可靠的依据。通过实验证明，改进的RGB特征点提取算法的匹配精度相比经典ORB算法在一定程度上有所提高；同时，相较于使用RANSC算法的ORB算法，二者精度基本相同，但较大程度地缩短了处理时间，基本可以满足实时处理的需求。
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