为解决传统的ORB算法提取的特征点分布不均匀且匹配时存在误匹配等问题,在原有算法的基础上提出分区域进行特征点提取并融合GMS算法剔除误匹配的改进特征点提取匹配算法。将四叉树原理引入到特征点提取中,将图像分为若干个网格,在每个网格中进行特征点提取,在匹配过程中利用剔除错误匹配的统计量替代运动平滑性约束。在TUM数据集图片上的实验结果表明,融合GMS的ORB特征点提取与匹配算法的匹配效果明显优于原始的ORB算法及其它同类算法。
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