序列图像特征提取与匹配算法的改进

来源：计算机工程与应用杂志2017年第9期北京时间：

作者：林 汀1，娄小平1，2，刘 锋1，2，李伟仙1，2

单位：1.北京信息科技大学 光电测试技术北京市重点实验室，北京 100192；2.北京信息科技大学 光电信息与仪器北京市工程研究中心，北京 100192

摘要：在计算机视觉领域中特征点匹配是一个重要课题。针对ORB（ORiented Brief，方向描述符）算法缺少尺度不变性的特点，将SURF（Speeded-Up?Robust?Features，快速鲁棒特征）算法与ORB相结合，提出了基于算法组合的改进算法SUORB（Speeded-Up?ORiented Brief，快速方向描述符）。组合算法的基本思路是利用SURF算法建立多尺度空间，然后通过ORB算法为检测出的特征点建立描述符，最后根据生成的二进制描述符实现特征点匹配。实验结果表明，SUORB算法基本弥补了ORB算法的不足，若图像尺度发生变化，SUORB匹配算法比ORB匹配算法的准确度明显提高；同时SUORB算法保留了ORB算法的快速性。

关键词：特征点匹配,多尺度空间,组合算法,方向描述符（ORB）,快速鲁棒特征（SURF）