针对传统的ORB(Oriented fast and rotated brief)算法在运算速度以及精度方面有时难以满足某些应用场合实际要求,在特征点提取阶段,利用金字塔光流法提取特征点并划分有效及无效区域特征点,从而降低特征点匹配个数和提高后续运算特征...针对传统的ORB(Oriented fast and rotated brief)算法在运算速度以及精度方面有时难以满足某些应用场合实际要求,在特征点提取阶段,利用金字塔光流法提取特征点并划分有效及无效区域特征点,从而降低特征点匹配个数和提高后续运算特征点匹配速度;在特征点匹配阶段,将传统算法中的欧氏距离改为曼哈顿距离,再用MLESAC算法来剔除误匹配点。将SURF(Speeded up robust features)算法、SIFT(Scale-invariant feature transform)算法、ORB算法和改进后的ORB算法对光照条件不同、模糊度不同以及尺度大小不同的两张图像进行处理,改进后的ORB算法无论是在匹配速度还是匹配精度方面相比于传统ORB算法都有了明显改善。展开更多
文摘针对传统的ORB(Oriented fast and rotated brief)算法在运算速度以及精度方面有时难以满足某些应用场合实际要求,在特征点提取阶段,利用金字塔光流法提取特征点并划分有效及无效区域特征点,从而降低特征点匹配个数和提高后续运算特征点匹配速度;在特征点匹配阶段,将传统算法中的欧氏距离改为曼哈顿距离,再用MLESAC算法来剔除误匹配点。将SURF(Speeded up robust features)算法、SIFT(Scale-invariant feature transform)算法、ORB算法和改进后的ORB算法对光照条件不同、模糊度不同以及尺度大小不同的两张图像进行处理,改进后的ORB算法无论是在匹配速度还是匹配精度方面相比于传统ORB算法都有了明显改善。
