基于改进FAST检测的ORB特征匹配算法

摘要：

针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征匹配算法在实时性要求较高领域效果不佳以及在复杂光照环境下匹配精确率较低的问题,提出了一种基于改进FAST(features from accelerated segment test)检测的ORB算法.首先,对待处理的灰度图像进行分类,剔除掉部分灰度变化率较低的区域,然后提取FAST特征点并计算描述子,最后采用汉明距离完成匹配.此外,在提取FAST特征点时,设计了一种自适应半径,利用图像对比度自适应调整检测半径,当图像对比度突变时依然能够保证期望的特征点数量.实验结果表明,改进后的ORB算法匹配时间缩短了16.47％,大幅提高了在复杂光照环境下的匹配精确率,具有较强的鲁棒性和实时性.

关键词：FAST特征检测、实时性、自适应半径、图像对比度

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部科技支撑项目2013BAK06B08

在线出版日期：2019-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：233-238