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摘要:
针对旋转不变性二进制描述算法(Oriented Fast and Rotated Brief,ORB)的尺度旋转性配准误差大,配准率较低及随机采样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法随机性强且不稳定的问题,提出一种ORB与RANSAC结合的快速特征匹配算法.首先,对特征点提取方式进行优化选择,消除特征边缘影响.之后构建简化的金字塔式尺度空间模型,改进分层图像的尺度空间结构,减少生成图像层数和数目;然后采用梯度方向改进传统ORB算法中的主方向提取模式,提高特征角点主方向的准确性.最后,通过构建分块随机取样检测的方式改进RANSAC算法,提高RANSAC算法的稳定性和图像配准的准确性.实验结果表明改进后的ORB和RANSAC融合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算法高,尺度配准精度提高55.41%,旋转配准精度提高26.66%.满足复杂图像快速精确配准拼接的精度和实时性要求.
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文献信息
篇名 基于ORB与RANSAC融合改进的图像配准
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 特征匹配 旋转不变性二进制描述算法 随机采样一致性算法 梯度方向 图像拼接
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 702-717
页数 16页 分类号 TP391
字数 7782字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20192703.0702
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研究主题发展历程
节点文献
特征匹配
旋转不变性二进制描述算法
随机采样一致性算法
梯度方向
图像拼接
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
出版文献量(篇)
6867
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