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一种基于改进FREAK的图像特征点匹配算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:5.66 MB | 2021-03-30

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　　为提升图像匹配算法的实时性和鲁棒性，提出一种基于改进 FREAK的特征点匹配算法。将经典 FREAK算法的8层视网膜模型简化为5层，根据贪婪搜索算法选取64组感受野点对，以在减少运算开销的同时尽量保留有效的点对信息。在此基础上，设计一种具有方向不变性的LBP算法对每个感受野进行编码，从而提高描述符的区分度。实验结果表明，与 FREAK、 BRISK等算法相比，该算法具有最小的描述符尺寸，且在多数场景下，其运算更快，精度更高，更适合光照变化复杂的环境。

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