基于改进ORB的图像特征点匹配研究

发布时间：2017-11-27 19:24

  本文关键词：基于改进ORB的图像特征点匹配研究

  更多相关文章： 特征点匹配 尺度不变性 ORB SURB

【摘要】：针对ORB算法不具备尺度不变性的缺陷,结合SURF算法,将ORB算法改进为SURB(SURF-ORB)算法。首先提取具有尺度不变性的SURF特征点,然后构建ORB算法描述子,特征匹配时,先对待处理图像进行区域分块,缩减原始搜索范围,节约了无效区域的特征点匹配时间,采用汉明距离完成初步匹配,然后结合PROSAC算法对初步筛选的点去伪,获得较为精准的匹配点对。实验结果表明,图像尺度变化时,SURB算法的平均匹配准确度为93.4%,约为ORB算法的3倍;SURB算法的平均耗时约为SURF算法的80%,具有较强的实时性和可行性。
【作者单位】： 安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室;
【基金】：2015年度安徽省电气传动与控制重点实验室开放基金课题(201503)项目资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言根据相关研究表明,人类对外界环境的信息感知九成源自于眼睛的观察,通过视觉观察是人类最为信赖的信息采集方式[1]。图像特征点匹配是机器视觉的基础组成部分,在运动目标检测、机器人智能导航等领域的应用越来越广泛[2-3]。对特征点进行提取以及相应的匹配是图像处理中最

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本文编号：1232916