基于改进ORB算法的移动机器人视觉SLAM方法研究

以移动机器人视觉导航为应用背景,针对传统ORB算法在视觉SLAM中存在特征点分布不均匀、重叠特征点较多的问题,提出一种改进ORB算法。首先,对每层图像的尺度空间金字塔进行网格划分,增加空间尺度信息;其次,在特征点检测时,采用改进FAST角点自适应阈值提取,设置感兴趣区域;然后,采用非极大值抑制的方法,抑制低阈值特征点的输出;最后,使用基于区域图像特征点分布的方差数值评价待检测图像中特征点的分布情况。实验结果表明,改进ORB算法特征点的分布较为均匀,输出特征点重叠数量较少,执行时间较短。     

基于改进ORB特征点的LK光流算法

针对传统ORB特征点匹配准确率低和在光流算法中跟踪特性差的问题,提出了一种基于改进ORB特征点的LK光流算法。首先结合FAST特征点和rBRIEF特征描述符计算出ORB特征点;然后结合SURF算法在特征提取步骤中构建的Hessian矩阵对ORB特征点进行再提取;最后对改进ORB特征点进行特征匹配测试和LK光流跟踪测试。实验结果表明,相较于传统ORB特征点,改进ORB特征点的特征匹配准确率平均提升20.96%,LK光流跟踪成功率平均提升19.73%。本文提出的改进ORB特征点不仅拥有更好的特征匹配效果,同时具有更好的跟踪特性。     

结合YOLO的ORB双目图像匹配方法研究

针对双目视觉中ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)图像匹配算法准确率不高以及会出现不同物体之间特征点错误匹配的问题,提出一种将YOLO(You Only Look Once)目标检测算法和ORB算法结合的双目图像匹配方法.该方法首先使用YOLO的卷积网络提取图像特征,并采用多尺度预测目标区域坐标和类别信息,以解决小目标与多目标识别不准的问题;接着,使用FAST(Features from Accelerated Segment Test)算子检测特征点和BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)算子描述特征点,并利用ORB算法进行粗匹配;最后用去误匹配算法判断并去除不同类别和位置信息目标框中的匹配点.实验结果表明,该方法在单目标、双目标和多目标双目图像中的匹配准确率相较传统ORB匹配算法精度都有所提升.     

电力巡线无人机航拍图像匹配算法研究

基于局部特征的图像匹配算法是电力巡线无人机航拍图像匹配算法中最为实用的一种方法。针对传统匹配算法构建尺度空间会致使图像边缘信息丢失或者效率较低等问题,提出一种基于高斯曲率尺度空间的航拍图像匹配算法。借助高斯曲率滤波器构建一阶尺度空间,利用FAST算法提取特征点并选择特征采样区域,再以对特征采样区域建立二阶尺度空间并提取二阶尺度空间层内LIOP描述符,随后二阶尺度空间两两层LIOP描述符做差值并二值化处理,累加二值化值得到ASV-LIOP描述符完成匹配。在航拍图像上,使用SIFT、ORB、KAZE、AKAZE、改进KAZE等算法与所提对比实验,实验表明,所提算法正确匹配率平均提高5%左右,匹配效率约降低50%,可应用对稳定性要求较高且实时性较低的场景。     

基于自适应阈值的ORB特征点提取算法研究

在弱纹理场景下,针对ORB算法提取特征点过程中,固定阈值检测FAST角点可能会导致提取效果不佳进而影响匹配精度,提出了自适应阈值的ORB特征点提取算法,通过图像灰度差值和像素分布概率来计算图像对比度,根据对比度动态计算角点检测阈值。然后根据动态阈值算法实现特征点的提取,采用暴力匹配算法和快速最近邻接匹配（FLANN）两种匹配算法,在EuRoc数据集上分别对比了ORB算法、SIFT算法与该算法的特征点匹配精度和耗时。结果表明,在匹配精度上比ORB算法提升了26.6%,比SIFT算法提升了32.7%。     

结合尺度不变特征的ORB算法改进

针对ORB（ORiented Brief,方向描述符）算法不具备尺度不变性,且匹配点对错误较多等缺点,结合SURF（Speed-up Robust Features,加速稳健特征)与ORB提出一种新的算法。通过计算积分图像,使用盒子滤波器近似高斯滤波,构建尺度空间,通过Hessian矩阵检测出具备尺度不变的特征点;用ORB对特征点进行描述,采用Hamming距离完成粗匹配;使用改进的RANSAC（RANdom SAmple Consensus,随机抽样一致）减少其迭代次数,同时,去除错误的匹配点对。实验结果表明,在尺度变化时,改进算法的平均准确度为863%,约为ORB的31倍;综合对比时,改进算法的平均精度可达851%,是ORB的24倍,平均耗时高于ORB,但远低于SIFT,在不失精度的前提下有效地保证了鲁棒性和实时性。     

学生竞赛系统中机器人的定位与目标检测研究

为提高学生竞赛系统中机器人定位和目标检测的准确率,提出基于ViBe算法的ORB特征匹配方法。首先,对ORB算法原理进行具体分析;然后加入四叉树分块用于前景分割,以减少图像边缘和纹理较少的目标点,之后再进行特征匹配,减少提取特征点数量,并简化算法过程;然后在改进的ORB特征匹配方法基础上,加入ViBe运动目标检测算法对ORB竞赛系统机器人进行更精准的特征匹配;最后将改进算法应用到学生竞赛系统机器人中进行实验验证。实验结果表明,提出的改进ViBe算法的精确率和误检率分别为78.4%和6.5%,均优于传统深度学习算法,由此说明基于改进的ViBe算法的特征匹配率更高,鬼影消除效果较好,匹配速度显著提升,可实现学生竞赛系统中机器人的精准定位和目标检测。     

基于改进ORB和对称匹配的图像特征点匹配

由于ORB算法所提取的特征点不具有尺度不变性,直接匹配会导致较多的错误发生,本文结合SURF和双向匹配算法的思想,提出了改进的ORB算法:SSORB.首先使用不同尺寸盒状滤波模板与积分图像生成多尺度空间,并从中检测出稳定的极值点,使得所提取出来的特征点具备尺度不变的特性;然后使用ORB描述子对特征点进行描述,得到旋转不变的二进制描述子;由于误匹配的存在,在Hamming距离的基础上进一步使用双向匹配来消除误匹配,提高匹配精度.实验结果表明,SSORB有效地解决了ORB不具备尺度不变性的缺陷,在保留ORB算法快速优越性的同时提高了匹配准确度.     

基于改进ORB和AKAZE的图像匹配算法

AKAZE特征检测算法具有鲁棒性好,匹配率高等特点,为解决其实时性差的问题,提出将ORB与AKAZE相结合的改进算法.利用oFAST算法检测特征点然后采用M-LDB算法计算其描述符,使用汉明距离进行图像粗匹配,最后用RANSAC算法剔除误匹配点,得出匹配结果.经反复的实验对比证明,改进后的算法与ORB算法相比匹配正确率更高.与AKAZE算法相比匹配速度更快.且改进后的算法在不同模糊程度、不同JPEG图像压缩、不同光照程度以及不同旋转角度变化下的图像匹配性能良好.     

基于改进ORB和网格运动统计的图像匹配算法

针对当前图像匹配方法中存在特征点匹配耗时长、匹配率不足等问题,提出一种基于改进ORB和网格运动统计的图像匹配检测方法。使用SURF算法提取图像特征点,构建4层图像金字塔为特征点赋予尺度不变性特征,并使用灰度质心法添加方向信息。由于运动的平滑性导致了正确匹配的特征点邻域有较多匹配的点,完成粗匹配后,使用基于网格运动统计的特征配准算法完成特征点误匹配的筛选与剔除。实验结果表明:所研究算法在图像发生旋转、尺度变化、模糊和亮度变化时配准精度均大于94%,具有较好的匹配识别率和鲁棒性。     

基于改进网格运动统计特征的图像匹配算法

为了解决尺度不变特征变换（SIFT）算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题，提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先，利用快速旋转不变性特征（ORB）算法对图像进行预匹配，对预匹配的特征点采用网格运动统计（GMS）来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分；然后，采用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选，并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理，进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比，实验结果表明，所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上；与GMS、SIFT、ORB等算法相比，该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16.15个百分点和3.56个百分点，说明它能有效剔除误匹配点，进一步提高图像匹配精度。     

基于距离融合的图像特征点匹配方法

针对ORB算法中特征点缺乏尺度不变性导致算法误匹配率高,以及二进制鲁棒独立基本特征（BRIEF）算法的描述子易受噪声影响的问题,提出了改进的特征点匹配方法。采用加速的具有鲁棒性的特征（SURF）算法进行特征点提取,利用带有方向信息的BRIEF算法进行特征点描述;在特征点邻域内选取随机点对,并对随机点对的灰度大小比较和相似度比较分别进行编码,采用汉明距离计算两种编码的差异;利用自适应加权融合的方式实现特征点相似性距离度量。实验结果表明,改进方法对于尺度变化、光照变化以及模糊变化的图像具有更好的适应性,与传统ORB特征点匹配方法相比能够获得更高的特征点正确匹配率,且该特征点匹配方法可用于改善图像拼接的性能。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。     

基于APAP模型的大视差图像拼接算法

针对待拼接图像具有大视差时,重叠区域会出现重影和拼接效率较低等问题,提出一种基于改进ORB算法的大视差图拼接模型.首先构建尺度空间,借助FAST算法提取特征点并建立主方向,再对特征采样区域建立MLDB描述符,然后采用向量场一致性算法筛选内点,最后通过APAP模型完成配准拼接.实验表明,与ORB算法相比,改进ORB算法的...     

基于改进ORB 算法的图像特征点提取与匹配方法

针对传统ORB 算法阈值选取固定,存在误提取、误匹配,无法满足不同图像特征 点的准确提取和匹配的问题,提出了一种改进的ORB 特征点提取与匹配方法。首先设定局部 自适应阈值;然后通过像素分类,设计自适应阈值选取准则,达到ORB 特征点的精准提取; 最后在改进ORB 特征点基础上通过PROSAC 算法完成对特征点的匹配。实验结果表明,改进 后的方法对亮度变化具有较强的适应能力,计算速度和提取精度得到了提升。匹配总时间降低, 误匹配点对数量较少,正确匹配率较高,具有良好的准确性和实时性。利用匹配阶段得到的特 征点进行跟踪时得到的RMSE 误差较小,表明匹配精度得到了较大提升。和其他方法相比,具 有更好的环境适应能力和应用价值。     

肌骨超声图像特征检测及拼接

目的 肌骨超声宽景图像易出现解剖结构错位、断裂等现象,其成像算法中的特征检测影响宽景图像的质量,也是超声图像配准、分析等算法的关键步骤,但目前仍未有相关研究明确指出适合提取肌骨超声图像特征点的算法。本文利用结合SIFT （scale invariant feature transform）描述子的FAST（features from accelerated segment test）算法以及SIFT、SURF（speeded-up robust features）、ORB（oriented FAST and rotated binary robust independent elementary features（BRIEF））算法对肌骨超声图像序列进行图像拼接,并对各算法的性能进行比较评估,为肌骨超声图像配准、宽景成像提供可参考的特征检测解决方案。方法 采集5组正常股四头肌的超声图像序列,每组再采样10幅图像。利用经典的图像拼接算法进行肌骨图像的特征检测以及图像拼接。分别利用上述4种算法提取肌骨超声图像的特征点;对特征点进行特征匹配,估算出图像间的形变矩阵;对所有待拼接的图像进行坐标变换以及融合处理,得到拼接全景图,并在特征检测性能、特征匹配性能、图像配准性能以及拼接效果等方面对4种算法进行评估比较。结果 实验结果表明,与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法所提取的特征点分布更均匀,可以检测到大部分肌纤维的端点,且特征点检测时间最短,约4 ms,其平均匹配对数最多,是其他特征检测算法的25倍,其互信息和归一化互相关系数均值分别为1.016和0.748,均高于其他3种特征检测算法,表明其图像配准精度更高。且FAST-SIFT算法的图像拼接效果更好,没有明显的解剖结构错位、断裂、拼接不连贯等现象。结论 与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法是更适合提取肌骨超声图像特征点的特征检测算法,在图像配准精度等方面都具有一定的优势。     

改进ORB算法在图像匹配中的应用

在计算机视觉领域，图像匹配是一个核心问题。为了提高图像特征点匹配算法的准确度，增强算法的抗干扰能力，针对ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）算法的不足，提出一种改进的图像特征点匹配算法。该算法通过设置自适应阈值来进行特征点检测，并在算法粗匹配结果的基础上剔除不符合图像几何特性的部分外点。最后，利用仿射不变性约束筛选出精确匹配点。实验表明，该方法可有效提高算法匹配质量且执行时间短，对于不同模糊度和曝光度的图像匹配均具有很好的鲁棒性。