基于ORB特征点算法的改进
王新域
李月锋
邹军
上海应用技术大学理学院 上海 201418
摘要：特征点算法在图像处理领域有着重要的作用,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点提取算法因具有旋转不变性、计算速度快等优点,被广泛使用.传统的ORB特征点算法在光照变换的场景中极易无法检测到特征点,且运行时间还是无法满足强实时系统.论文依据ORB特征点算法原理,使用减少检测区域面积、优化检测流程、优化三角函数求解、动态灰度阈值等方法,对原有的ORB算法进行改进,在提升ORB特征点检测算法速度的同时,提高ORB特征点检测算法在不同光照下的适用性.最后通过实验证明,改进后的ORB算法相比于OpenCV库中算法平均用时更少,且在亮度变化的场景中也可以提取到较多的特征点.改进后的算法可以更合适在视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)等实时性强,且使用环境光照易变换的系统中使用.
关键词：特征点ORB光照变换动态灰度阈值
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-12-20
在线出版日期：2026-03-09（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 3347-3351,3377 )
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