尺度及主方向改正的ORB特征匹配算法

摘要：

针对二进制描述算法(Oriented fast and Rotated Brief,ORB)尺度性配准误差大,配准率低的问题,提出一种尺度和方向改进的ORB特征匹配算法.该算法以二进制描述算法ORB为基础,构建金字塔式尺度空间,改进尺度空间结构,简化尺度空间层数和采样图像数目,使提取特征点的过程更加效率,并采用Harris函数检测特征,消除边缘特征点的影响,提取具有尺度信息的特征点;然后采用梯度方向统计方法改进传统ORB算法中通过灰度质心法计算主方向的方式,优化求解主方向邻域范围,以提高图像特征主方向的准确性.实验结果表明,改进后的ORB算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高,并且配准的精度较传统ORB更高,更能满足复杂图像快速精确配准的要求.

关键词：特征匹配、二进制特征描述算法(ORB)、尺度空间、特征主方向、梯度方向

所属期刊栏目：55

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学青年科学基金61701542;海洋动力遥感与声学重点实验室开放基金KHYS1402

在线出版日期：2019-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：178-185