【摘 要】
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针对ORB算法中特征点缺乏尺度不变性导致算法误匹配率高,以及二进制鲁棒独立基本特征(BRIEF)算法的描述子易受噪声影响的问题,提出了改进的特征点匹配方法。采用加速的具有鲁
【机 构】
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天津工业大学电气工程与自动化学院,电工电能新技术天津市重点实验室（天津工业大学）
【基金项目】
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天津市自然科学基金资助项目(18JCYBJC88300,18JCYBJC88400)~~
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针对ORB算法中特征点缺乏尺度不变性导致算法误匹配率高,以及二进制鲁棒独立基本特征(BRIEF)算法的描述子易受噪声影响的问题,提出了改进的特征点匹配方法。采用加速的具有鲁棒性的特征(SURF)算法进行特征点提取,利用带有方向信息的BRIEF算法进行特征点描述;在特征点邻域内选取随机点对,并对随机点对的灰度大小比较和相似度比较分别进行编码,采用汉明距离计算两种编码的差异;利用自适应加权融合的方式实现特征点相似性距离度量。实验结果表明,改进方法对于尺度变化、光照变化以及模糊变化的图像具有更好的适应性,与传统
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