高效高精度光照自适应的ORB特征匹配算法

作者：行芳仪; 徐成; 高宏伟^*

来源：电子测量与仪器学报, 2023, 37(07): 140-147.

DOI：10.13382/j.jemi.B2306309

• ORB算法
• 特征检测
• 特征匹配
• 四叉树分解法
• RANSAC算法

针对非均匀光照下ORB图像特征检测算法存在特征点过于聚集、匹配准确率不高等问题，提出了一种高效高精度光照自适应的ORB图像特征匹配算法。利用自适应阈值提取待测图像的oFAST特征点，通过优化的四叉树分解法均匀分配，进一步提高了低照度或高曝光区域特征点的数量，随后，根据汉明距离进行特征匹配，使用改进的RANSAC算法剔除误匹配，提高ORB算法中特征点的匹配准确率。实验结果表明，针对具有明显光照变化的数据集，相较于ORB、MA、Y-ORB及S-ORB算法，本文算法的平均特征分布均匀度提高13.1%,特征提取时间节省26.3%,综合评价指标提升18.5%,可高效完成复杂场景变化下的特征匹配，对目标识别和三维重建等领域具有较强的应用价值。

• 单位
  中国科学院沈阳自动化研究所; 机器人学国家重点实验室; 东南大学; 沈阳理工大学