基于density-ORB特征的图像特征点匹配算法

• 作者: 张桦 徐光平 李胜利 王志岗 芦文强 薛彦兵 高赞
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征点匹配 ORB算法 BRIEF描述子 像素密度
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 13-20
• 页数: 8页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 5543字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2019.01.003

摘要

针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法中的Steer BRIEF描述子只通过比较两个像素点的灰度信息来决定0/1编码,容易产生特征点误匹配现象,本文提出基于像素密度(pixel density)的ORB特征描述子算法,利用两幅图像中相同区域的某一特征点邻域空间内像素密度的相似性原理,通过比较两个像素点的密度信息来决定0/1编码,计算误匹配率,验证了density-ORB算法在图像模糊、压缩、光照变化、视角变化等条件下的鲁棒性.实验结果表明,该算法减少了特征点的误匹配个数,特征点误匹配率比ORB算法降低了2.80％.