基于ORB的特征提取与匹配改进型算法研究
朱军1
周杰2
1.南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京 2100442.南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京 210044;日本国立新泻大学电气电子工学科 新泻 950
摘要：视觉里程计(Visual Odometry,VO)作为视觉同步定位与地图构建(Visual Simultaneous Localization and Map-ping,VSLAM)的前端,根据相邻图像帧间的信息估计相机的运动进而服务于后端.特征点提取与匹配是VO的主要环节,ORB作为经典的特征点提取算法,提供了良好的实时性,然而其特征点呈集群分布的现象会导致较差的后续匹配精度,与此同时其特征点提取的实时性也有待提高.论文针对其存在的问题,提出一种改进的ORB特征提取与匹配算法.首先在原ORB的基础上改进关键点方向计算算法以提升其实时性,其次引入特征点平均分布结构增强其分布性,最后改进的特征点匹配阈值算法搭配RANSAC也有效地消除了误匹配点.实验结果表明:论文改进的算法增强了特征点分布的均匀性与提取过程的实时性,并提升了最终的匹配精度.
关键词：ORB均匀分布特征匹配RANSAC
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-09-20
在线出版日期：2025-12-23（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 2409-2415,2427 )
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