共查询到18条相似文献,搜索用时 64 毫秒
1.
2.
3.
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。 相似文献
4.
5.
6.
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。 相似文献
7.
8.
提出一种基于颜色和几何特征的图像特征点匹配算法。首先提取两幅图像特征点集邻域色调的局部累加直方图,然后结合图像特征点的几何特征构造亲近矩阵,再对亲近矩阵进行奇异值分解(SVD),利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。实验结果显示,这种图像特征点匹配算法对真实图像的平面旋转和立体旋转都具有较高的匹配精确度。 相似文献
9.
单目视觉SLAM算法容易受场景纹理影响出现初始化失败或者相机轨迹漂移的问题.为此,提出一种基于改进ORB特征的单目视觉SLAM算法.对输入视频帧构建高斯金字塔提取FAST特征,综合考虑特征点的灰度信息与其邻域的梯度信息生成描述子,并采用多网格策略划分特征点邻域,凭借改进的特征点降低运动模型算法的迭代次数,达到较好的时间效率.实验表明,该算法的相机轨迹精度与特征匹配精度相较于ORB-SLAM得到有效提高,并且能很好地适应多种纹理特殊场景. 相似文献
10.
在计算机视觉领域中特征点匹配是一个重要课题。针对ORB(ORiented Brief,方向描述符)算法缺少尺度不变性的特点,将SURF(Speeded-Up?Robust?Features,快速鲁棒特征)算法与ORB相结合,提出了基于算法组合的改进算法SUORB(Speeded-Up?ORiented Brief,快速方向描述符)。组合算法的基本思路是利用SURF算法建立多尺度空间,然后通过ORB算法为检测出的特征点建立描述符,最后根据生成的二进制描述符实现特征点匹配。实验结果表明,SUORB算法基本弥补了ORB算法的不足,若图像尺度发生变化,SUORB匹配算法比ORB匹配算法的准确度明显提高;同时SUORB算法保留了ORB算法的快速性。 相似文献
11.
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. 相似文献
12.
基于SURF特征和Delaunay三角网格的图像匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
图像特征匹配的核心是通过距离函数实现在高维矢量空间进行相似性检索.重点研究提取好的特征点并快速准确地找到查询点的近邻.首先,提取图像的多量、有区别且稳健的SURF(Speeded up robust feature)特征点,并将特征点凸包进行Delaunay剖分.然后,对Delaunay三角边抽样、聚类、量化并构建索引.通过票决算法,将点对匹配与否映射到矩阵中以解决距离度量没有利用数据集本身所蕴含的任何结构信息和搜索效率相对较低的问题.结合SURF算法和Delaunay三角网提出一种特征匹配的新方法,在标准图像集上的实验验证,在耗时基本相同的情况下,提取的特征点较多且正确匹配率较高. 相似文献
13.
14.
改进ORB算法在图像匹配中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
15.
针对二进制描述算法(Oriented fast and Rotated Brief,ORB)尺度性配准误差大,配准率低的问题,提出一种尺度和方向改进的ORB特征匹配算法。该算法以二进制描述算法ORB为基础,构建金字塔式尺度空间,改进尺度空间结构,简化尺度空间层数和采样图像数目,使提取特征点的过程更加效率,并采用Harris函数检测特征,消除边缘特征点的影响,提取具有尺度信息的特征点;然后采用梯度方向统计方法改进传统ORB算法中通过灰度质心法计算主方向的方式,优化求解主方向邻域范围,以提高图像特征主方向的准确性。实验结果表明,改进后的ORB算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高,并且配准的精度较传统ORB更高,更能满足复杂图像快速精确配准的要求。 相似文献
16.
针对室内轮椅定位与地图构建中传统ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)受到特征点检测与选取策略的影响导致特征匹配正确率不理想,提出一种改进人工鱼群的ORB特征匹配算法。使用改进后的FAST检测特征点,利用改进后的人工鱼群在组合优化问题中具有收敛速度快且易获得最优解的特点,在图像中计算出不同特征区域,根据特征点所在区域位置赋予其相应的状态,对不同状态的特征点选择保留或去除,使用汉明距离的RANSAC算法在特征区域之间进行特征匹配。实验结果表明,改进后的FAST在图像边缘处提取到更多的图像特征,在实际环境中改进后的ORB匹配算法平均正确匹配率达到了92.7%,比传统ORB平均正确匹配率高52.3%。 相似文献
17.
特征点匹配是图像匹配领域中一项重要研究内容.暴力匹配中强调缺少特征匹配不是由于太少的正确匹配,而在于很难分辨真假,故加入模板匹配进行约束,提出一种改进模板匹配算法.为了提升匹配速度和精度,该算法通过提供特征点的坐标,可以计算出每个特征点的得分值,并将其用于从输入图像中提取模板.基于输入图像和另一幅图像之间的模板匹配,使... 相似文献