《低纹理场景下基于改进的ORB特征的单目视觉SLAM》为作者：冯波最新的研究成果，本论文的主要观点为针对目前视觉 SLAM 系统中,在低纹理区域提取的有效特征点数量少,导致相机运动估计鲁棒性差,定位精度不高的问题,提出了一种低纹理场景下基于改进的 ORB 特征的单目视觉 SLAM(DFE-SLAM)算法。该算法首先采用自适应 Gamma 校正对图像中的低纹理区域进行预处理,然后使用特征点提取网络进行 ORB 特征点提取,根据最近邻算法对提取的 ORB 特征点进行匹配,提高特征匹配的效率。最后通过匹配的特征点对系统进行初始化与位姿跟踪,得到相机的运动轨迹。在 TUM 低纹理数据集上和实际低纹理环境中进行算法的实验验证,结果表明,该算法能够在低纹理区域有效提取 ORB 特征点,并且特征提取耗时仅为 9ms,相机位姿跟踪帧率为 25Hz,定位精度可达 0。01m。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。