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基于改进fast检测的ORB特征匹配算法

科学技术与工程 2019年第21期19卷 233-238页

作者：袁小平张毅张侠崔棋纹闫泽宇中国矿业大学信息与控制工程学院

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... 详细信息

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

图像局部特征检测方法研究及在移动增强现实中的应用

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图像局部特征检测方法研究及在移动增强现实中的应用

作者：王浩西安理工大学

学位级别：硕士

图像特征检测是解决计算机视觉领域很多问题的基础,包括物体或景象识别,多重图像的3D结构复原,立体空间的一致性查找,还有运动跟踪等。图像局部特征检测是图像特征检测中一个重要的组成部分。近年来,因其对图像的模糊,光照,旋转等具有... 详细信息

图像特征检测是解决计算机视觉领域很多问题的基础,包括物体或景象识别,多重图像的3D结构复原,立体空间的一致性查找,还有运动跟踪等。图像局部特征检测是图像特征检测中一个重要的组成部分。近年来,因其对图像的模糊,光照,旋转等具有较强的鲁棒性,而备受关注。由于移动平台的限制,PC平台的特征检测算法目前还不能满足移动平台的实时性和鲁棒性要求等。本论文针对移动平台的特点,对现有的一些方法进行了一定的改进,并将改进的方法应用在一个基于iOS平台的移动增强现实系统中,获得了理想的效果。本文的具体工作和主要成果如下:1.提出一种改进的快速SURF图像局部特征检测方法。针对传统的SURF方法不能满足在移动平台上实时处理的问题,提出一种将fast特征检测与SURF特征描述相结合的方法。首先对原始图像进行平滑和锐化预处理,增强图像中特征点检测的稳定性,再使用fast方法检测特征点,保证了特征点检测过程的时间效率,最后利用SURF描述符算法对特征点进行描述,保证了特征点的鲁棒性。实验表明,该方法在准确率有小幅降低的情况下,大大提高了算法的时间效率,更好的满足移动平台的实时性要求。2.提出一种具有多尺度的fast+SURF图像特征检测方法。为了克服经典fast特征检测方法不具有尺度信息的问题,提出了一种多尺度的fast特征检测方法,并与SURF特征描述相结合。该方法首先构建图像金字塔,将经典的fast特征检测方法扩展到尺度空间,接着通过定义特征响应函数来判定特征点强弱,然后通过极值搜索获得带有尺度信息的特征点位置与尺度信息,最后采用SURF对特征点进行描述。实验表明,该算法在时间效率上和鲁棒性上都获得了预期的效果。3.设计并实现了一个基于iOS平台的移动增强现实系统。本系统应用了文中所提出的具有多尺度的fast+SURF算法进行真实场景与目标物的匹配与跟踪。该系统的实现进一步验证了所提方法的可行性和实用性。

关键词：局部不变特征 fast特征检测 SURF特征描述尺度空间移动增强现实

基于改进ORB算法的数字化纸张产品建模及图像识别

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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造纸装备及材料 2023年第9期52卷 86-88页

作者：罗钢咸阳职业技术学院陕西咸阳712000

文章将经过改进的ORB算法应用于数字化纸张产品建模及其图像识别,并基于Unigraphics NX软件和相关的数字化技术进行纸张数字化信息图像建模,通过Unigraphics NX所内置的仿真模块获取纸张图像,进而详细介绍了数字化纸张中信息识别的具体... 详细信息

文章将经过改进的ORB算法应用于数字化纸张产品建模及其图像识别,并基于Unigraphics NX软件和相关的数字化技术进行纸张数字化信息图像建模,通过Unigraphics NX所内置的仿真模块获取纸张图像,进而详细介绍了数字化纸张中信息识别的具体方法。

关键词：图像识别数字化纸张 ORB算法 fast特征检测建模

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

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井冈山大学学报（自然科学版） 2019年第2期40卷 39-44,51页

作者：宋大伟马凤娟赵华潍坊工程职业学院山东潍坊262500 山东科技大学山东青岛266590

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用fast检测方法对图像特征进行检... 详细信息

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用fast检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。

关键词：图像匹配 fast特征检测 SURF机制 SSIM模型相似度模型角度制约规则