基于改进ORB的图像特征点匹配研究

被引：46

作者：

戴雪梅

郎朗

陈孟元

机构：

[1] 安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室

来源：

电子测量与仪器学报 | 2016年 / 30卷 / 02期

关键词：

特征点匹配; 尺度不变性; ORB; SURB;

D O I：

10.13382/j.jemi.2016.02.009

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对ORB算法不具备尺度不变性的缺陷,结合SURF算法,将ORB算法改进为SURB(SURF-ORB)算法。首先提取具有尺度不变性的SURF特征点,然后构建ORB算法描述子,特征匹配时,先对待处理图像进行区域分块,缩减原始搜索范围,节约了无效区域的特征点匹配时间,采用汉明距离完成初步匹配,然后结合PROSAC算法对初步筛选的点去伪,获得较为精准的匹配点对。实验结果表明,图像尺度变化时,SURB算法的平均匹配准确度为93.4%,约为ORB算法的3倍;SURB算法的平均耗时约为SURF算法的80%,具有较强的实时性和可行性。

引用

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页码：233 / 240

页数：8

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