文献类型：期刊文章

作　　者：杨溪远[1,2] 陈斌[2,3]

YANG Xiyuan;CHEN Bin(Chengdu Institute of Computer Application,Chinese Academy of Sciences,Chengdu Sichuan 610041,China;University of Chinese Academy Sciences,Beijing 100049,China;Guangzhou Electronic Technology of Chinese Academy of Sciences,Guangzhou Guangdong 510070,China)

机构地区：[1]中国科学院成都计算机应用研究所,成都610041 [2]中国科学院大学,北京10049 [3]中科院广州电子技术有限公司,广州510070

出　　处：《计算机应用》

基　　金：广东省重大科技专项(2017B03030617);广东省产学研合作项目(2017B090901040)

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：S02

起止页码：81-84

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对需要具有旋转不变性且具有实时性的任务场景,传统的局部特征提取算法SIFT与SURF不能满足实时性要求的现状,提出了一种基于ORB特征检测子的优化特征点匹配算法。首先针对在原始ORB特征匹配算法中出现的错误匹配问题,利用特征点的位置信息结合聚类算法提高匹配过程的速度与正确率,再通过均值漂移算法进一步提取出错误匹配点对。将所提方法应用于生产线产品外观缺陷检测设备,经过实际实验验证,该算法在ORB特征匹配中正确率提高至95%,能够满足实时使用的需要。

关 键 词：ORB特征  特征点匹配 均值漂移 局部特征  图像对准

分 类 号：TP391.4]