SIFT、ORB及KAZE算法的分析和比较

• 作者: 刘增峰 杨俊
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: SIFT算法 ORB算法 KAZE算法 特征点提取和匹配 分析与比较
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 952-955
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2017.06.026

摘要

特征点提取和匹配是影像处理与分析的基础,目前主要是利用各种算法对影像进行特征点提取与描述.介绍了SIFT、ORB及KAZE算法的原理及步骤,并利用这3种算法对影像进行特征点提取及匹配实验,从运行时间和匹配率上定量地分析这3种算法的优异性.实验结果表明:在影像特征点提取实验,ORB算法提取特征点的速度最快,所用的时间最少,SIFT、KAZE算法其次;在影像特征点匹配实验,KAZE算法的匹配率最高,达39.00%,SIFT、ORB其次.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨俊	东华理工大学测绘工程学院	43	157	6.0	10.0
2	刘增峰	东华理工大学测绘工程学院	1	4	1.0	1.0