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1.
基于距离融合的图像特征点匹配方法
修春波, 马云菲, 潘肖楠
计算机应用
2019, 39 (11):
3158-3162.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019051180
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ORB特征点匹配方法相比能够获得更高的特征点正确匹配率，且该特征点匹配方法可用于改善图像拼接的性能。
参考文献 |
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