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基于改进ORB算法的图像特征点提取与匹配方法
摘要：
本文提出了一种图像特征点提取与匹配方法，该方法基于改进的ORB算法。ORB算法是一个经典的图像特征点提取算法，具有高效和准确性的特点。但在实际应用中，ORB算法也存在一些问题，如提取精度不高、对于非旋转对称的图像难以提取特征等。本文从角度和尺度两个方面对ORB进行了改进，使其在提取特征点时具有更高的准确性和稳定性。同时，本文还提出了基于改进ORB算法的图像匹配方法，该方法可以通过匹配特征点实现相似图像的匹配。实验结果表明，本文提出的方法可以提高ORB算法在图像特征点提取和图像匹配上的性能。
关键词：ORB算法；图像特征点提取；图像匹配；改进算法
一、引言
在计算机视觉领域中，特征点提取和图像匹配是非常重要的任务。图像特征点提取是指从图像中提取出一些具有较强辨识度、鲁棒性和不变性的局部特征，使得这些特征点能够用于物体识别、图像检索等任务中；图像匹配是指在两幅图像中寻找相似的特征点并进行匹配，用一个变换矩阵来描述两幅图像之间的对应关系。ORB算法是一种广泛应用的图像特征点提取算法，具有高效和准确性的特点。但在实际应用中，ORB算法也存在一些问题，如提取精度不高、对于非旋转对称的图像难以提取特征等。
为了解决这些问题，本文从角度和尺度两个方面对ORB算法进行了改进。具体地，我们提出了一种自适应角度选择方法和一种基于多尺度DOG差分算法的特征提取方式。实验结果表明，我们所提出的改进算法可以显著提高ORB算法在图像特征点提取和图像匹配上的性能。此外，本文还提出了一种基于改进ORB算法的图像匹配方法，该方法可以通过匹配特征点实现相似图像的匹配。
二、ORB算法
ORB算法是一种经典的图像特征点提取算法，它主要基于FAST算法和BRIEF算法。FAST算法是一种快速的角点检测算法，用于检测图像中的关键点；BRIEF算法则是一种二进制编码特征算法，用于描述提取的关键点的特征。ORB算法将这两种算法结合起来，实现了高效的图像特征点提取。
在ORB算法中，首先对输入图像进行尺度空间构建，然后对每个尺度下的图像进行关键点检测。对于每个检测到的关键点，使用BRIEF算法提取描述符，最后得到一组描述符。特征点匹配时，ORB算法使用汉明距离衡量两个描述符的相似度，然后使用RANSAC算法估计两幅图像之间的变换矩阵。
虽然ORB算法具有高效和准确性的特点，但在实际应用中也存在一些问题，如提取精度不高、对于非旋转对称的图像难以提取特征等。
三、基于ORB算法的改进
为了解决ORB算法中存在的问题，本文从角度和尺度两个方面对ORB算法进行了改进。
1.自适应角度选择
ORB算法中，通常使用固定的奇异值角度来计算描述符，也就是说，对于每个尺度下的图像，特征点的描述符都是在相同的角度下计算的。然而，不同的图像具有不同的旋转对称性，这意味着在不同的角度下，同一个点可能具有不同的特征。因此，我们可以通过选择不同的角度来提高ORB算法的性能。
具体地，我们提出了一种自适应角度选择方法，该方法使用测量关键点的梯度方向和图像中心之间的夹角来选择描述符的角度。因为在同一方向上，关键点的特征更加相似，而在不同方向上，特征点的相似度会降低。因此，我们使用关键点梯度方向和图像中心之间的夹角来选择描述符的角度。
2.基于多尺度DOG差分算法的特征提取方式
ORB算法中在提取特征点时，通常使用Gauss金字塔或者Laplacian金字塔来构建尺度空间。这些方法虽然可以在不同尺度上提取特征，但它们并不是最优的方法，因为它们容易受到噪声的影响。
为了提高ORB算法在尺度方面的鲁棒性，我们采用基于多尺度DOG差分算法的特征提取方式。这种算法可以在不同尺度上提取具有高可区分度的图像域梯度。具体地，我们使用高斯差分金字塔计算图像的尺度空间，然后使用DOG算子来检测关键点，即在高斯金字塔上的相邻两层之差上进行非常规的差分运算。这种方法可以减小噪声对图像特征点检测的影响，提高特征点检测的鲁棒性。
四、基于改进ORB算法的图像匹配方法
在特征点提取完成后，我们需要对提取出的特征点进行匹配。在ORB算法中，通常使用汉明距离来衡量两个描述符的相似度。然而，这种方法并不完美，因为它忽略了描述符之间的相关性。因此，我们还需要一种能够考虑描述符之间相关性的匹配方法。
具体地，我们提出了一种基于空间几何树的匹配方法，该方法旨在将描述符组织成一棵树结构，并根据描述符之间的相似度将其分层。这样，就可以在相似性空间中高效地搜索最近邻居，同时也可以隐式地捕获描述符之间的相关性。
五、实验结果与分析
我们在多个数据集上对所提出的算法进行了测试，包括Oxford-Affine、Mikolajczyk和中等风景等数据集。我们将所提出的算法与ORB算法进行了比较。实验结果表明