【摘 要】
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提出一种针对近红外和可见光图像匹配的改进ORB算法，首先通过引入BRISK算法构建金字塔的思想进行图像金字塔的构建，然后对探测出的特征点进行子像素和尺度上的进一步插值，得到修正后的特征点，最后将特征点按匹配质量得分大小进行排序，采取逐渐增大采样样本数的策略进行误匹配的剔除，并根据非随机性和极大值策略停止“采样-验证”循环。实验结果表明，提出的改进算法与ORB算法相比，在近红外图像上提取特征点数增加
【基金项目】
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东华理工大学2019年度博士科研启动基金项目（DHBK2019194;DHBK2019193）；
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提出一种针对近红外和可见光图像匹配的改进ORB算法，首先通过引入BRISK算法构建金字塔的思想进行图像金字塔的构建，然后对探测出的特征点进行子像素和尺度上的进一步插值，得到修正后的特征点，最后将特征点按匹配质量得分大小进行排序，采取逐渐增大采样样本数的策略进行误匹配的剔除，并根据非随机性和极大值策略停止“采样-验证”循环。实验结果表明，提出的改进算法与ORB算法相比，在近红外图像上提取特征点数增加了17.21倍、在可见光图像上提取特征点数增加了12.34倍、正确点对数增加了23.11倍；基于渐进采样一致性算法进行误匹配点对的剔除，其用时与经典RANSAC算法相比减少约14%。
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