【摘 要】
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在传统的BRISK算法中使用自定义的抽样模式来描述检测到的特征点,使用基于汉明距离的方法进行特征点匹配。BRISK的这种特征点描述与匹配的方法使得其匹配准确率不高。因此本
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0405806);江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2015707)
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在传统的BRISK算法中使用自定义的抽样模式来描述检测到的特征点,使用基于汉明距离的方法进行特征点匹配。BRISK的这种特征点描述与匹配的方法使得其匹配准确率不高。因此本文提出将匹配准确率较高的SURF算法与BRISK算法相结合,在BRISK特征点描述与匹配阶段使用SURF描述符和基于欧氏距离的匹配方法。实验结果表明,该算法在时间消耗下降不大的情况下,特征点匹配准确率有很大提高,且该算法具有较好的鲁棒性。
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