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题名基于加权网格运动统计的改进ORB算法
被引量：4
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作者
党宏社
李俊达
张选德
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机构
陕西科技大学电气与控制工程学院
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出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022年第1期182-187,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61871206)
陕西省科技厅自然科学基金项目(2020JM-509)。
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文摘
针对传统ORB算法存在特征点分布集中,在光照条件变化的情况下特征点提取不稳定,匹配准确率下降的问题,提出一种改进ORB算法.首先构建高斯差分金字塔,然后将各层图像划分成多个区域,根据区域内像素值的中位数计算每个区域的阈值,提取每个区域的特征点,之后采用双向匹配算法对特征点进行粗匹配,最后提出一种加权网格运动统计(Weighted Grid Motion Statistics,WGMS)算法对粗匹配结果进行优化.实验结果表明改进ORB算法可以使特征点提取更为均匀,在光照变化的情况下,可以稳定地提取特征点,算法耗时较传统ORB算法慢了10.7%,匹配准确率提高了41.7%.
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关键词
ORB
区域划分
自适应阈值
加权网格运动统计
特征匹配
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Keywords
ORB
regionalization
adaptive threshold
WGMS
feature matching
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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