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  • 首頁(yè) > 期刊 > 天津理工大學(xué)學(xué)報(bào) > 基于density-ORB特征的圖像特征點(diǎn)匹配算法 【正文】

    基于density-ORB特征的圖像特征點(diǎn)匹配算法

    作者:蘆文強(qiáng); 薛彥兵; 李勝利; 張樺; 王志崗; 高贊; 徐光平 天津理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院計(jì)算機(jī)視覺與系統(tǒng)省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室天津市智能計(jì)算及軟件新技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室; 天津300384; 天津通卡智能網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司; 天津300384; 天津中德應(yīng)用科技大學(xué); 天津300350

    摘要:針對(duì)ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法中的Steer BRIEF描述子只通過比較兩個(gè)像素點(diǎn)的灰度信息來決定0/1編碼,容易產(chǎn)生特征點(diǎn)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(diǎn)鄰域空間內(nèi)像素密度的相似性原理,通過比較兩個(gè)像素點(diǎn)的密度信息來決定0/1編碼,計(jì)算誤匹配率,驗(yàn)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法減少了特征點(diǎn)的誤匹配個(gè)數(shù),特征點(diǎn)誤匹配率比ORB算法降低了2.80%.

    注:因版權(quán)方要求,不能公開全文,如需全文,請(qǐng)咨詢雜志社。

    天津理工大學(xué)學(xué)報(bào)雜志

    天津理工大學(xué)學(xué)報(bào)雜志, 雙月刊,本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向,堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:科研項(xiàng)目、理論研究、應(yīng)用科技成果、實(shí)驗(yàn)研究等。于1985年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。

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