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改進ORB的特征點匹配算法

大小:0.61 MB 人氣:21 2017-12-15 需要積分:1

  針對定向二進制簡單描述符( ORB)算法不具備尺度不變性的問題,提出一種結合快速魯棒性特征( SURF)算法和ORB的改進算法。首先,利用Hessian矩陣檢測特征點的方法,使得提取出的特征點具有尺度不變性;然后,用ORB生成特征描述子;接著采用K近鄰算法進行粗匹配;最后,通過比率測試、對稱測試、最小平方中值( LMedS)定理進行提純。尺度變化時,該算法比ORB的匹配精度提高了74.3個百分點,比SURF的匹配精度提高了4.8個百分點;旋轉變化時,該算法比ORB的匹配精度提高了6.6個百分點;匹配時間高于SURF低于ORB。實驗結果表明,改進算法不僅保持了ORB的旋轉不變性,而且具備了尺度不變性,在不失速度的前提下,匹配精度得到較大提高。

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