基于ORB算子的快速立体匹配算法

发布时间：2018-04-19 04:07

  本文选题：立体匹配 + ORB算子　； 参考：《计算机工程与应用》2017年01期

【摘要】：针对利用SURF(Speeded Up Robust Features)进行立体匹配难以满足实时性需求这个问题,提出了一种基于ORB(Oriented fast and Rotated BRIEF)特征的立体匹配算法。在提取ORB特征点时,用一个数组记录该特征点因减小边缘效应而排序后的次序,结合极线约束、唯一性约束和顺序约束,来减少搜索空间,再以KNN(K-Nearest Neighbor)作为匹配策略,计算特征描述子的汉明距离,最后以最近邻匹配作为立体匹配结果。实验结果表明,该方法匹配速度快,准确度高,即使在图像未经校正的情况下,仍有较高的准确率。
[Abstract]:A stereo matching algorithm based on ORB(Oriented fast and Rotated features is proposed to solve the problem that stereo matching based on SURF(Speeded up Robust Features. is difficult to meet the real time requirement.In the extraction of ORB feature points, an array is used to record the ordered order of the feature points due to the reduction of the edge effect. The search space is reduced by combining the polar line constraint, the uniqueness constraint and the order constraint, and then the KNN(K-Nearest neighbor is used as the matching strategy.The hamming distance of the feature descriptor is calculated and the nearest neighbor matching is used as the stereo matching result.The experimental results show that the method is fast and accurate, even if the image is not corrected, it still has a high accuracy.
【作者单位】： 西安建筑科技大学机电工程学院;榆林学院信息工程学院;
【基金】：陕西省教育厅科学计划项目(No.14JK1859) 榆林市科学计划项目(No.Gy13-15)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1771497