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%。     

一种改进的ORB算法在图像匹配中的应用

针对ORB算法提取的特征点阈值的选取存在人为干涉且对不同对比度的图像缺乏鲁棒性的问题,提出一种改进的ORB算法。本算法对FAST算法提取特征点进行了改进,首先对图像进行直方图均衡化实现对图像的增强,然后采用自适应阈值的方法,分别设置动态全局和局部阈值提取特征点,通过引用海森矩阵去除不稳定的边缘点。实验结果表明,该改进的算法能够实现特征点的精准定位,具有较强的抗噪能力,在实现图像配准应用中明显优于传统ORB算法。     

视觉与惯导融合的煤矿移动机器人定位方法

针对现有移动机器人单目视觉定位算法在光照变化和弱光照区域表现较差、无法应用于煤矿井下光照较暗场景的问题,通过非极大值抑制处理、自适应阈值调节等对快速特征点提取和描述(ORB)算法进行改进,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法进行特征点匹配,提高了煤矿井下弱光照区域的特征点提取和匹配效率。针对仅靠单目视觉定位无法确定机器人与物体的距离及物体大小的问题,采用对极几何法对匹配好的特征点进行视觉解算,通过惯导数据为单目视觉定位提供尺度信息;根据紧耦合原理,采用图优化方法对惯导数据和单目视觉数据进行融合优化并求解,得到机器人位姿信息。实验结果表明:(1) ORB算法虽然提取的特征点数较少,但耗时短,且特征点分布均匀,可以准确描述物体特征。(2)改进ORB算法与原ORB算法相比,虽然提取时间有了一定的增加,但提取的可用特征点数也大大增加了。(3) RANSAC算法剔除了误匹配点,提高了特征点匹配的准确性,从而提高了单目视觉定位精度。(4)改进后融合定位方法精度有了很大提升,相对误差由0.6m降低到0.4m以下,平均误差由0.20m减小到0.15m,均方根误差由0.24m减小到0.18m。     

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。     

一种改进的Qtree_ORB算法

在视觉SLAM中,特征点的提取和准确的特征匹配对机器人的位姿推断具有重要作用。针对传统ORB算法特征点分布不均匀,容易出现簇集的问题和Qtree_ORB算法特征点过均匀等问题,提出了一种基于四叉树改进的ORB特征提取算法。对每层图像金字塔进行自适应网格划分,采用自适应阈值来进行特征点提取;根据每层图像金字塔所提取特征点数目对四叉树的划分深度进行限制,减少冗余特征点;设定最小阈值来减少低质量特征点的提取;在Mikolajczyk数据集上对改进算法的均匀度和匹配性能进行测试,在TUM数据集上对改进算法在ORB-SALM2系统中的精度进行测试。结果表明改进算法能够有效提高其均匀度,并且保持着较高的匹配精度;在ORB-SLAM2测试中,改进算法能有效改进SLAM系统的轨迹精度和漂移程度。     

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。     

基于图像增强的温室图像特征点提取

针对温室环境中,由于相机拍摄图像噪声大,光照不均匀,对比度较低等会导致ORB特征点较难提取或者提取较少,从而影响匹配效果的问题,提出了一种能够减少图像噪声,增强图像对比度的ORB特征点提取算法。首先,对温室图像进行高斯滤波去除图像噪声,然后使用对比度受限的自适应直方图增强图像对比度,增加ORB特征点提取数量。经过实验表明,提出的改进ORB算法对温室中ORB特征点的提取和匹配效果有较大提升。     

结合快速鲁棒性特征改进ORB的特征点匹配算法

针对定向二进制简单描述符（ORB）算法不具备尺度不变性的问题,提出一种结合快速鲁棒性特征（SURF）算法和ORB的改进算法。首先,利用Hessian矩阵检测特征点的方法,使得提取出的特征点具有尺度不变性;然后,用ORB生成特征描述子;接着采用K-近邻算法进行粗匹配;最后,通过比率测试、对称测试、最小平方中值（LMedS）定理进行提纯。尺度变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了74.3个百分点,比SURF的匹配精度提高了4.8个百分点;旋转变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了6.6个百分点;匹配时间高于SURF低于ORB。实验结果表明,改进算法不仅保持了ORB的旋转不变性,而且具备了尺度不变性,在不失速度的前提下,匹配精度得到较大提高。     

矿井多视角图像拼接方法研究

针对煤矿井下监控图像视野范围较小、细节特征不清晰等问题,提出了一种矿井多视角图像拼接方法。首先,采用一种改进对比度受限的自适应直方图均衡化方法对图像进行预处理,以突出图像细节,提高对比度;其次,选用ORB算法提取图像特征点,采用改进的Brief算法计算特征描述子;再次,通过K最近邻(KNN)算法实现特征点对粗匹配,基于随机采样一致性(RANSAC)算法对误匹配特征点对进行筛选、消除,并求解最优透视变换矩阵,对待匹配图像像素点进行坐标变换;最后,采用帽子函数加权平均融合算法对固定图像和待匹配图像进行拼接融合。实验结果表明:ORB算法较尺度不变的特征变换(SIFT)、KAZE算法对于单张图像提取的特征点数分别减少48%,33%,提高了有效特征点提取能力,特征点提取耗时分别减少17%,34%,提高了计算效率;采用该方法拼接的图像避免了连接处的裂缝、黑线现象,图像过渡自然,清晰度高。     

基于改进ORB算法的视觉里程计定位方法

针对环境亮度变化导致V-SLAM视觉里程计定位精度不准确的问题,提出一种基于改进ORB算法的视觉里程计定位方法.使用自适应阈值ORB算法提取特征点,提高特征提取的稳定性,通过FLANN进行粗匹配并采用PROSAC算法进行误匹配剔除,同时利用ICP方法进行图像配准求解位姿,使用光束法平差对轨迹图进行优化,采用TUM标准数...     

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。     

基于极线约束的ORB特征匹配算法

图像匹配是机器视觉领域的基础核心课题,针对当前ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)图像特征匹配算法虽然执行速度快,但是匹配质量不高的问题,提出一种通过极线约束来改进ORB匹配的算法。通过合理设计Hamming阈值大小来提高初始匹配点数量,采用RANSAC和8点改进法计算基本矩阵,应用极线约束剔除误匹配保留大量优质匹配点。仿真实验结果证明,算法改进后的优质匹配点数量可达原始算法的2-3倍,同时极大地提高了匹配点的质量,证明了算法的有效性。     

基于改进ORB的抗视角变换快速图像匹配算法

针对快速定向二进制描述（ORB）算法误点率高、像素点对对比易受噪声影响同时抗视角变换能力弱等问题,本文提出基于改进ORB的抗视角变换快速图像匹配算法。该算法在ORB算法的架构下利用加速分割检测算法进行特征提取,并提出特征点加速检测策略,利用改进的二进制鲁棒独立基本特征算法进行特征点描述,同时结合透视变换模型进行图像采样和汉明距离作为相似度量准则进行图像匹配,初匹配后利用网格运动统计算法去除误匹配点。实验表明,本文算法在保持实时性的同时,能够获得较高的匹配精度,和较强的抗视角变换能力,具备较好的工程意义。     

基于运动平滑约束项的快速误匹配剔除算法

针对图像拼接时用随机抽样一致性（RANSAC）算法迭代计算过程中计算量大、匹配正确率低的问题,提出了一种基于运动平滑约束项的误匹配剔除算法。首先采用快速旋转不变特征（ORB）算法提取特征点,基于汉明距离实现特征点初匹配;其次,基于运动平滑约束项统计邻域支持估计量实现误匹配粗剔除;然后,进一步采用空间几何约束关系实现误匹配精剔除;最后,利用分组排序采样求解模型参数,采用加权平均实现图像融合。实验结果表明,该算法的误匹配剔除率相比缩小抽样点总量算法提升了75.6%,相比自适应阈值算法提升了24%,此方法能有效剔除误匹配,实现图像精确拼接。