论文摘要
针对需要具有旋转不变性且具有实时性的任务场景,传统的局部特征提取算法SIFT与SURF不能满足实时性要求的现状,提出了一种基于ORB特征检测子的优化特征点匹配算法。首先针对在原始ORB特征匹配算法中出现的错误匹配问题,利用特征点的位置信息结合聚类算法提高匹配过程的速度与正确率,再通过均值漂移算法进一步提取出错误匹配点对。将所提方法应用于生产线产品外观缺陷检测设备,经过实际实验验证,该算法在ORB特征匹配中正确率提高至95%,能够满足实时使用的需要。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨溪远,陈斌
关键词: 特征,特征点匹配,均值漂移,局部特征,图像对准
来源: 计算机应用 2019年S2期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学,中科院广州电子技术有限公司
基金: 广东省重大科技专项(2017B03030617),广东省产学研合作项目(2017B090901040)
分类号: TP391.41
页码: 81-84
总页数: 4
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