資料介紹
為提升圖像匹配算法的實(shí)時(shí)性和魯棒性,提出一種基于改進(jìn) FREAK的特征點(diǎn)匹配算法。將經(jīng)典 FREAK算法的8層視網(wǎng)膜模型簡(jiǎn)化為5層,根據(jù)貪婪搜索算法選取64組感受野點(diǎn)對(duì),以在減少運(yùn)算開銷的同時(shí)盡量保留有效的點(diǎn)對(duì)信息。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)一種具有方向不變性的LBP算法對(duì)每個(gè)感受野進(jìn)行編碼,從而提高描述符的區(qū)分度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與 FREAK、 BRISK等算法相比,該算法具有最小的描述符尺寸,且在多數(shù)場(chǎng)景下,其運(yùn)算更快,精度更高,更適合光照變化復(fù)雜的環(huán)境。
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