【摘 要】
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针对传统ORB算法存在特征点分布集中,在光照条件变化的情况下特征点提取不稳定,匹配准确率下降的问题,提出一种改进ORB算法.首先构建高斯差分金字塔,然后将各层图像划分成多个区域,根据区域内像素值的中位数计算每个区域的阈值,提取每个区域的特征点,之后采用双向匹配算法对特征点进行粗匹配,最后提出一种加权网格运动统计(Weighted Grid Motion Statistics,WGMS)算法对粗匹配结果进行优化.实验结果表明改进ORB算法可以使特征点提取更为均匀,在光照变化的情况下,可以稳定地提取特征点,算
【机 构】
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陕西科技大学 电气与控制工程学院,陕西 西安 710021
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针对传统ORB算法存在特征点分布集中,在光照条件变化的情况下特征点提取不稳定,匹配准确率下降的问题,提出一种改进ORB算法.首先构建高斯差分金字塔,然后将各层图像划分成多个区域,根据区域内像素值的中位数计算每个区域的阈值,提取每个区域的特征点,之后采用双向匹配算法对特征点进行粗匹配,最后提出一种加权网格运动统计(Weighted Grid Motion Statistics,WGMS)算法对粗匹配结果进行优化.实验结果表明改进ORB算法可以使特征点提取更为均匀,在光照变化的情况下,可以稳定地提取特征点,算法耗时较传统ORB算法慢了10.7％,匹配准确率提高了41.7％.
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