基于实时图像获取的两种匹配算法的比较

摘要：

目的 将FAST特征点检测算法与FREAK特征点描述算法相结合用于图像匹配,以改善图像识别算法在移动终端上对印刷品图像的识别性能.方法 匹配的过程需要不断对摄像头获得的图像进行实时处理,但由于手机设备的处理器、内存等硬件条件有限,因此匹配算法的速度和效率是需要首要考量的指标.借鉴ORB的FAST特征点检测算法的思想,将FAST与FREAK特征点描述算法相结合用于图像匹配,然后与ORB算法的匹配速度和匹配精确度进行比较.结果 结合了FAST特征点检测算法的FREAK算法,与ORB算法相比,匹配速度有了一定的提升,匹配精确度也基本可以满足纸质印刷品图像匹配的需求.结论 在移动终端进行印刷品图像识别与匹配时,文中的研究能够在保证图像识别准确性的基础上使识别算法的运算速度得到一定的提升.

关键词：FAST、FREAK、ORB、实时匹配、增强现实

所属期刊栏目：37

分类号：TS801.3(印刷工业)

在线出版日期：2016-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：120-123,151