本文選題：立體匹配 + ORB算子　； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年01期

【摘要】：針對(duì)利用SURF(Speeded Up Robust Features)進(jìn)行立體匹配難以滿足實(shí)時(shí)性需求這個(gè)問題,提出了一種基于ORB(Oriented fast and Rotated BRIEF)特征的立體匹配算法。在提取ORB特征點(diǎn)時(shí),用一個(gè)數(shù)組記錄該特征點(diǎn)因減小邊緣效應(yīng)而排序后的次序,結(jié)合極線約束、唯一性約束和順序約束,來減少搜索空間,再以KNN(K-Nearest Neighbor)作為匹配策略,計(jì)算特征描述子的漢明距離,最后以最近鄰匹配作為立體匹配結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法匹配速度快,準(zhǔn)確度高,即使在圖像未經(jīng)校正的情況下,仍有較高的準(zhǔn)確率。
[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.
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;榆林學(xué)院信息工程學(xué)院;
【基金】：陜西省教育廳科學(xué)計(jì)劃項(xiàng)目(No.14JK1859) 榆林市科學(xué)計(jì)劃項(xiàng)目(No.Gy13-15)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1771497