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。