本文關鍵詞：基于改進ORB的圖像特征點匹配研究

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【摘要】：針對ORB算法不具備尺度不變性的缺陷,結(jié)合SURF算法,將ORB算法改進為SURB(SURF-ORB)算法。首先提取具有尺度不變性的SURF特征點,然后構(gòu)建ORB算法描述子,特征匹配時,先對待處理圖像進行區(qū)域分塊,縮減原始搜索范圍,節(jié)約了無效區(qū)域的特征點匹配時間,采用漢明距離完成初步匹配,然后結(jié)合PROSAC算法對初步篩選的點去偽,獲得較為精準的匹配點對。實驗結(jié)果表明,圖像尺度變化時,SURB算法的平均匹配準確度為93.4%,約為ORB算法的3倍;SURB算法的平均耗時約為SURF算法的80%,具有較強的實時性和可行性。
【作者單位】： 安徽工程大學安徽省電氣傳動與控制重點實驗室;
【基金】：2015年度安徽省電氣傳動與控制重點實驗室開放基金課題(201503)項目資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言根據(jù)相關研究表明,人類對外界環(huán)境的信息感知九成源自于眼睛的觀察,通過視覺觀察是人類最為信賴的信息采集方式[1]。圖像特征點匹配是機器視覺的基礎組成部分,在運動目標檢測、機器人智能導航等領域的應用越來越廣泛[2-3]。對特征點進行提取以及相應的匹配是圖像處理中最

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