改进ORB的特征点匹配算法
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针对定向二进制简单描述符( ORB)算法不具备尺度不变性的问题,提出一种结合快速鲁棒性特征( SURF)算法和ORB的改进算法。首先,利用Hessian矩阵检测特征点的方法,使得提取出的特征点具有尺度不变性;然后,用ORB生成特征描述子;接着采用K近邻算法进行粗匹配;最后,通过比率测试、对称测试、最小平方中值( LMedS)定理进行提纯。尺度变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了74.3个百分点,比SURF的匹配精度提高了4.8个百分点;旋转变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了6.6个百分点;匹配时间高于SURF低于ORB。实验结果表明,改进算法不仅保持了ORB的旋转不变性,而且具备了尺度不变性,在不失速度的前提下,匹配精度得到较大提高。
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