基于快速特征点提取和描述算法与色调、饱和度和明度的图像特征点匹配算法

提出了一种基于快速特征点提取和描述(ORB)算法与色调、饱和度和明度(HSV)的图像特征点匹配算法,并进行了实验研究。首先利用双边滤波和均值滤波结合对图像进行预处理;然后使用ORB算法进行特征点提取;接着利用K维二叉树(K-D Tree)算法与汉明距离进行特征点粗匹配;再利用图像的HSV信息对匹配特征点对进行二次筛选。实验结果表明,在图像进行预处理阶段,采用方差、Vollath、信息熵的加权平均作为评价指标,与原图、直方图均衡化、双边滤波结果相比,双边滤波和均值滤波结合得到的图像指标值最佳;在特征点匹配和图像拼接阶段,利用HSV信息筛选后特征点匹配正确率提高了12.60个百分点,由此得到的图像拼接结果质量更好,其自然图像质量评价(NIQE)指数值更小。