基于density-ORB特征的图像特征点匹配算法
作者： 天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室; 天津300384; 天津通卡智能网络科技股份有限公司; 天津300384; 天津中德应用科技大学; 天津300350
摘要：针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法中的Steer BRIEF描述子只通过比较两个像素点的灰度信息来决定0/1编码,容易产生特征点误匹配现象,本文提出基于像素密度(pixel density)的ORB特征描述子算法,利用两幅图像中相同区域的某一特征点邻域空间内像素密度的相似性原理,通过比较两个像素点的密度信息来决定0/1编码,计算误匹配率,验证了density-ORB算法在图像模糊、压缩、光照变化、视角变化等条件下的鲁棒性.实验结果表明,该算法减少了特征点的误匹配个数,特征点误匹配率比ORB算法降低了2.80%.
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天津理工大学学报杂志
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