[发明专利]基于ORB的视觉图像特征点误匹配提纯方法

摘要

本发明涉及一种基于ORB的视觉图像特征点误匹配提纯方法，其包括以下步骤：读取待检测的在不同的视角下拍摄的左右两张图像，对图像进行构建尺度图像金字塔,并进行栅格处理；在每层金字塔图像的每个小栅格中进行特征点的检测,提取出的特征点,并确定特征点坐标；去除靠近图像边缘的特征点，并计算剩余特征点的质心方向；计算ORB特征点描述子；对两张图像上的特征点进行粗匹配；筛选特征点粗匹配对；对误匹配对再一次剔除；对剩下的匹配点对进行RANSAC算法迭代，并输出提纯后的匹配图像。本发明使得检测出的特征点分布均匀，避免了多个特征点容易挤在一起造成的特征点聚簇效应，提高匹配准确度的同时还提高了匹配的速度。

主权项

1.一种基于ORB的视觉图像特征点误匹配提纯方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：读取待检测的在不同的视角下拍摄的左右两张图像，对图像进行构建尺度图像金字塔,并对每层金字塔图像进行栅格处理；步骤S2：在每层金字塔图像的每个小栅格中使用改进的FAST特征点检测算法进行特征点的检测, 使用八叉树的数据结构存储提取出的特征点,并确定特征点坐标；步骤S3：去除靠近图像边缘的特征点，并计算剩余特征点的质心方向；步骤S4：计算ORB特征点描述子；步骤S5：采用基于汉明距离的方法对两张图像上的特征点进行粗匹配；步骤S6：采用双向匹配交叉滤波法筛选特征点粗匹配对；步骤S7：对步骤S6剩下的匹配点对通过设定阈值、排序汉明距离的方法，对误匹配对再一次剔除；步骤S8：对步骤S7剩下的匹配点对进行RANSAC算法迭代，并输出提纯后的匹配图像。