一种动态跟踪尺度补偿的ORB特征点提取算法

在全景图像拼接背景下,深入研究图像特征点的提取算法发现,ORB算法比SIFT、SURF算法的执行效率更高,但ORB算法不具备SIFT、SURF算法的尺度不变性,为了确保图像匹配的准确性,文章提出了一种动态跟踪尺度补偿的策略,对ORB算法进行优化,实现成像效果和计算效率的改善,并分析了该思路的可行性。通过OpenCV视觉库进行实验,得出提取的特征点数量约是SIFT算法的2.44倍、SURF算法的2.24倍、原始ORB算法的1.47倍,验证了动态跟踪尺度补偿的ORB算法的可行性。