ORB特征四叉树均匀分布算法

针对采用传统加速旋转不变性特征提取算法对图像进行特征提取时存在的特征点分布不均匀、冗余特征较多的问题,提出了一种ORB特征四叉树均匀化处理算法。该算法通过构建高斯图像金字塔,对每层图像进行八叉树网格划分,进而进行FAST角点检测;对较难提取的网格进行降阈值再检测,实现FAST角点自适应提取。根据角点进行四叉树划分,设计迭代算法计算节点;然后根据关键点的响应度,筛选出每个节点中最佳的关键点,从而大幅度降低冗余角点数。试验验证了所提算法得到的图像特征分布更均匀,且冗余特征明显减少,具有比传统算法更优越的性能。该算法可以用于不同研究领域,如视觉SLAM、三维重建、遥感超分辨率图像配准等对配准精度以及实时性要求较高的场合。