面向集成制造的改进ORB图像匹配方法

作者：杨倩兰; 宋丽梅^*; 黄浩珍; 朱新军

来源：计算机集成制造系统, 2022, 28(07): 2242-2249.

DOI：10.13196/j.cims.2022.07.028

• 改进ORB算法
• 特征点检测
• 特征点描述
• 外极线约束
• 图像匹配

图像匹配是计算机视觉应用研究的主要内容。针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)图像匹配方法不具备尺度不变性和匹配精度低的问题，提出一种基于改进ORB算法的图像匹配方法。在特征点检测阶段，ORB和SURF(Speeded Up Robust Feature)同时检测特征点，首先采用oFAST(oriented-FAST)与SURF算法检测左右图像特征点，然后使用rBRIEF(rotation-aware BRIEF)描述子描述特征点；在立体匹配阶段，采用Hamming距离对特征点进行粗匹配的基础上，引入极线约束筛选特征点并进行精匹配，减小匹配搜索范围，加快匹配速度，提高匹配准确率。实验结果表明，所提改进ORB算法点对数平均值是SURF算法的1.5倍左右，匹配速度平均值比SURF算法提高了22%,准确率比SURF算法提高了2倍，比ORB算法提高1.7倍，从而证明所提改进ORB算法，具有匹配点数多、速度快、准确率高的特点，且具有尺度不变性。所提方法可应用于目标识别、目标跟踪、三维重建、缺陷检测等领域。

• 单位
  天津工业大学