序列图像特征提取与匹配算法的改进

• 作者: 刘锋 娄小平 李伟仙 林汀
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征点匹配 多尺度空间 组合算法 方向描述符(ORB) 快速鲁棒特征(SURF)
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 141-145
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1510-0327

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	娄小平	北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室	107	666	14.0	23.0
5	刘锋	北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室	27	121	6.0	9.0
9	林汀	北京信息科技大学光电测试技术北京市重点实验室	2	10	1.0	2.0