【摘 要】
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针对ORB算法采用传统的RANSAC算法剔除误匹配的不足,提出一种新的误匹配剔除算法。将剔除阶段分为粗剔除与精剔除两部分,粗剔除通过实验设计选定合适的Hamming阈值大小剔除部
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,特殊环境机器人技术四川省重点实验室
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目(201601019005);四川省重点实验室开放基金资助项目(13ZXTK16)
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针对ORB算法采用传统的RANSAC算法剔除误匹配的不足,提出一种新的误匹配剔除算法。将剔除阶段分为粗剔除与精剔除两部分,粗剔除通过实验设计选定合适的Hamming阈值大小剔除部分误匹配点对,以减少精剔除阶段的计算量。精剔除利用特征点与邻域像素点的信息构造差值矩阵,将矩阵的奇异值定义为特征点的描述向量。通过计算2个向量的相关性来达到进一步剔除的效果。实验结果表明:该算法能够有效地剔除误匹配点对,且与RANSAC算法相比,精度提高了8%,匹配精度达到98.97%。
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