一种基于ORB的特征匹配算法

SURF算法具有尺度不变性、旋转不变性和较好的鲁棒性但是不具备实时性,ORB算法良好的实时性却不具备尺度不变性,结合两种算法的优缺点提出了基于ORB和SURF的特征匹配算法(简称S-ORB)。第一步改进ORB算法提取特征的空间结构,集合SURF算法提取特征点;第二步构建ORB算法描述子;第三步进行特征匹配。在匹配的过程中,采用汉明距离完成初步匹配,然后结合RANSAC算法对初步筛选的特征点进行错误剔除,获取匹配较准确的特征点对。实验结果表明,图像尺度变化时,改进的算法在匹配准确度较SURF提升5倍,较ORB算法提升3倍,在特征点分布均匀性方面也有所改进。