融合深度信息BRISK改进算法
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为了有效地利用RCB-D图像的深度信息，提高BRISK算法的尺度不变性和旋转不变性，提出一种融合深度信息的BRISK改进算法。首先，采用FAST算法提取特征点，并计算每个特征点的Harris角点V向应值；然后，将整个图像划分为大小相同的网格，每个网格保留Harris角点响应值最大的特征点；其次，根据图像的深度信息直接计算特征点的尺度因子；最后，计算以特征点为中心的圆的灰度矩心，通过灰度矩心和特征点的位置偏差确定特征点主方向。从尺度不变性和旋转不变性两方面对几种算法进行了对比实验分析。实验结果表明，相比BRISK算法，改进后的算法在图像尺度变化时正确匹配特征点数提高了90%以上，在图像旋转时正确匹配特征点数提高了至少70%。
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