ORB特征匹配的误匹配点剔除算法研究

发布时间：2018-12-29 20:08

【摘要】：在计算机视觉中,特征点匹配是一个极其重要的问题。为了提高图像特征点匹配精度,针对ORB常采用的RANSAC误匹配点消除算法不足,提出了改进的误匹配点剔除算法。该算法通过缩小抽样点总量来保证匹配点选取质量,并能有效的减少迭代次数。分别采用ORB+改进算法与ORB+RANSAC算法对两组图片进行特征点匹配实验。实验表明,该算法能够有效剔除误匹配点,与RANSAC算法相比较精度提高了8%,匹配精度提高至97.43%。
[Abstract]:Feature point matching is an extremely important problem in computer vision. In order to improve the accuracy of image feature point matching, an improved algorithm is proposed to eliminate RANSAC mismatch points, which is often used by ORB. The algorithm can reduce the total number of sampling points to ensure the quality of matching points and reduce the number of iterations. ORB improved algorithm and ORB RANSAC algorithm are used to match the feature points of two groups of images. The experimental results show that the algorithm can eliminate the mismatch points effectively. Compared with the RANSAC algorithm, the accuracy of the algorithm is improved by 8% and the matching accuracy is improved to 97.43.
【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】：2016年安徽高校自然科学研究项目(KJ2016A794)资助
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2395327