[发明专利]一种基于改进GMS-ORB特征的图像匹配方法及存储介质有效
| 申请号： | 201910905718.8 | 申请日： | 2019-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN110675437B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 庞宇;许彦辉 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06V10/46;G06V10/75 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红;陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于改进GMS‑ORB特征的图像匹配方法，其包括以下步骤：S1使用Fast方法对原图像与待配准图像的特征点进行粗提取，获得大量特征点；S2利用机器学习方法筛选最优Fast特征点；S3构建高斯金字塔实现特征点的尺度不变性；S4使用灰度质心法实现特征点的旋转不变性；S5使用BRIEF算法对Fast角点提取出来的特征点进行描述，利用基于汉明距离的暴力匹配算法进行特征点粗匹配；S6使用改进的GMS算法对粗匹配进行提纯，剔除错误匹配，完成图像配准。本方法结合四叉树与GMS算法利用四叉树控制GMS生成网格数量，缩短匹配时间，有针对性划分网格提高了配准精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 gms orb 特征 图像 匹配 方法 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进GMS-ORB特征的图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、使用Fast方法分别对原图像与待配准图像的特征点进行粗提取，获得特征点；/nS2、利用机器学习方法对步骤S1的特征点进行筛选得出最优Fast特征点；/nS3、构建高斯金字塔使得步骤S2中检测出的特征点具有尺度不变性；/nS4、使用灰度质心法使得步骤S2检测出的特征点具有旋转不变性；/nS5、使用二元健壮独立基础特征算法对经过步骤S4灰度质心法限定的特征点进行描述，利用基于汉明距离的暴力匹配算法进行特征点粗匹配；/nS6使用改进的GMS算法对粗匹配进行提纯，改进主要在引入四叉树结合GMS算法剔除错误匹配，完成图像配准。/n
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