改进ORB特征提取与匹配算法研究

董永峰; 雷晓辉; 董瑶; 李炜; 杨琛; 张泽伟

doi:10.13873/J.1000-9787(2020)04-0059-04

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改进ORB特征提取与匹配算法研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 改进ORB特征提取与匹配算法研究
- Research on improving ORB feature extraction and matching algorithm
- 传感器与微系统 2020年第4期页码：59-62
- 作者机构：
  
  1. 河北工业大学人工智能与数据科学学院
  2. 河北省大数据计算重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  天津市科技计划资助项目(14ZCDGSF00124);天津市自然科学基金资助项目(16JCYBJC15600)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2020)04-0059-04
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2020
- 稿件说明：
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董永峰, 雷晓辉, 董瑶, 等. 改进ORB特征提取与匹配算法研究[J]. 传感器与微系统, 2020,(4):59-62.

DONG Yongfeng, LEI Xiaohui, DONG Yao, et al. Research on improving ORB feature extraction and matching algorithm[J]. 2020, (4): 59-62.
董永峰, 雷晓辉, 董瑶, 等. 改进ORB特征提取与匹配算法研究[J]. 传感器与微系统, 2020,(4):59-62. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2020)04-0059-04.

DONG Yongfeng, LEI Xiaohui, DONG Yao, et al. Research on improving ORB feature extraction and matching algorithm[J]. 2020, (4): 59-62. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2020)04-0059-04.

摘要

在实现图像拼接过程中

ORB算法能够较好地解决运行实时性问题

但是在机器人与实际环境之间的距离变化

导致图像尺寸发生改变

或运动过程中抖动导致的图像模糊时

该算法匹配效率和准确度较差。针对该问题

提出一种改进的ORB特征提取与匹配算法。首先提取具有尺度不变性的特征点

然后利用汉明距离对特征点进行分类、匹配

最后利用改进的RANSAC算法

有效消除误匹配点。实验结果表明:改进算法在提升了匹配的效率和准确度的同时可以满足实时性的要求。

Abstract

In the process of realizing image Mosaic

ORB algorithm can solve the real-time problem of operation well. However

due to the distance change between the robot and the actual environment

results in change of image size or the image is blurred jittering in the process of movement

the matching efficiency and accuracy of algorithm are poor. To solve this problem

an improved ORB feature extraction and matching algorithm is proposed. Firstly

feature points with scale invariance are extracted

then the feature points are classified and matched by Hamming distance

and finally

the mismatched points are effectively eliminated by the improved RANSAC algorithm.Experimental results show that the improved algorithm can improve the matching efficiency and accuracy and meet the real-time requirements

at the same time.

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