【摘 要】
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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
【机 构】
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中国石油大学（华东）地球科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(No.61701542);海洋动力遥感与声学重点实验室开放基金资助项目(No.KHYS1402)
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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
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