基于改进FAST检测的ORB特征匹配算法

发布时间：2021-12-22 17:12

　　针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征匹配算法在实时性要求较高领域效果不佳以及在复杂光照环境下匹配精确率较低的问题,提出了一种基于改进FAST(features from accelerated segment test)检测的ORB算法。首先,对待处理的灰度图像进行分类,剔除掉部分灰度变化率较低的区域,然后提取FAST特征点并计算描述子,最后采用汉明距离完成匹配。此外,在提取FAST特征点时,设计了一种自适应半径,利用图像对比度自适应调整检测半径,当图像对比度突变时依然能够保证期望的特征点数量。实验结果表明,改进后的ORB算法匹配时间缩短了16. 47%,大幅提高了在复杂光照环境下的匹配精确率,具有较强的鲁棒性和实时性。

【文章来源】： 科学技术与工程. 2019,19(21)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 FAST算法及其改进
    1.1 FAST特征检测
    1.2 ROI搜索域算法
    1.3 自适应半径FAST算法
2 实验结果分析
    2.1 ROI搜索域算法对比实验
    2.2 自适应半径算法对比实验
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法 [J]. 李华玲,王智,黄钰靖.  科学技术与工程. 2018(31)
[2]双目视觉立体匹配技术研究现状和展望 [J]. 林森,殷新勇,唐延东.  科学技术与工程. 2017(30)
[3]基于多特征的视频镜头检测方法 [J]. 彭太乐,张文俊,汪友宝,黄东晋.  仪器仪表学报. 2015(09)
[4]基于改进ORB特征的多姿态人脸识别 [J]. 周凯汀,郑力新.  计算机辅助设计与图形学学报. 2015(02)
[5]基于改进ORB的图像特征点匹配 [J]. 许宏科,秦严严,陈会茹.  科学技术与工程. 2014(18)
[6]基于角点检测的图像匹配算法 [J]. 高晶,吴育峰,吴昆,孙继银.  仪器仪表学报. 2013(08)
[7]基于改进ORB算法的遥感图像自动配准方法 [J]. 张云生,邹峥嵘.  国土资源遥感. 2013(03)



本文编号：3546769