基于density-ORB特征的圖像特征點匹配算法
作者：蘆文強; 薛彥兵; 李勝利; 張樺; 王志崗; 高贊; 徐光平 天津理工大學計算機科學與工程學院計算機視覺與系統(tǒng)省部共建教育部重點實驗室天津市智能計算及軟件新技術重點實驗室; 天津300384; 天津通卡智能網(wǎng)絡科技股份有限公司; 天津300384; 天津中德應用科技大學; 天津300350
摘要：針對ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法中的Steer BRIEF描述子只通過比較兩個像素點的灰度信息來決定0/1編碼,容易產生特征點誤匹配現(xiàn)象,本文提出基于像素密度(pixel density)的ORB特征描述子算法,利用兩幅圖像中相同區(qū)域的某一特征點鄰域空間內像素密度的相似性原理,通過比較兩個像素點的密度信息來決定0/1編碼,計算誤匹配率,驗證了density-ORB算法在圖像模糊、壓縮、光照變化、視角變化等條件下的魯棒性.實驗結果表明,該算法減少了特征點的誤匹配個數(shù),特征點誤匹配率比ORB算法降低了2.80%.
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天津理工大學學報雜志
天津理工大學學報雜志， 雙月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內容涉及的欄目：科研項目、理論研究、應用科技成果、實驗研究等。于1985年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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