一种改进的ORB特征提取方法技术

本发明专利技术请求保护一种改进的ORB特征提取方法，涉及图像处理和视觉导航技术领域，包括以下步骤：(1)读取图片，并对图片构建图像金字塔；(2)根据图片像素情况，计算自适应FAST阈值；(3)进行FAST特征点的提取，同时运用四叉树算法使其分布均匀化；(4)计算特征点的二进制BEBLID描述子；(5)采用暴力匹配进行粗匹配；(6)最后利用PROSAC算法剔除误匹配点。本发明专利技术采用BEBLID描述子提升算法运行速度，并能够自适应调整FAST阈值、使特征点分布均匀，降低误匹配，提高鲁棒性。提高鲁棒性。提高鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种改进的ORB特征提取方法


[0001]本专利技术涉及图像处理和视觉导航
，特别是指一种改进ORB算法的特征点提取算法。

技术介绍

[0002]视觉SLAM是指运动物体根据视觉传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程。目前，SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实。其中，特征提取是SLAM算法中最为重要的一步。
[0003]科研工作者在长年的研究中设计了很多稳定的特征提取方法，比较主流经典的方法有尺度不变特征变换(Scale
‑
Invariant Feature Transform，SIFT)，SIFT算法效果显著，但是难以满足实时性的要求，在此基础上进行改进的加速鲁棒性特征(Speed
‑
Up Robust Feature，SURF)，虽然大大提升了计算性和鲁棒性，但是依然存在实时性差的问题。而ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征算法采用FAST关键点和BRIEF描述子相结合，大大降低了计算量，是质量和性能之间很好的折中方法。传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进的ORB特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)读取图片，并对图片构建图像金字塔；(2)根据图片像素情况，计算自适应FAST阈值；(3)进行FAST特征点的提取，同时运用四叉树算法使其分布均匀化；(4)计算特征点的二进制BEBLID增强的高效二进制局部图像描述符描述子；(5)采用暴力匹配进行粗匹配；(6)最后利用PROSAC渐进样本一致性算法剔除误匹配点。2.根据权利要求1所述的一种改进的ORB特征提取方法，其特征在于，所述步骤(1)读取图片，并对图片构建图像金字塔，具体包括：对给定的图像设置比例因子进行逐级向下采样，采样后的图像按分辨率大小由高到低向上排列构成图像金字塔；对图像金字塔的第n层进行均值滤波和向下采样得到第n+1层图像，其计算公式为式中，G
n
、G
n+1
为图像金字塔第n层和第n+1层的图像；ω为均值滤波器模板，尺寸为a
×
a，其中a为下采样的行列间隔。3.根据权利要求1所述的一种改进的ORB特征提取方法，其特征在于，所述步骤(2)根据图片像素情况，计算自适应FAST阈值，具体包括：自适应阈值公式计算如下：式中，T为计算得到的自适应阈值，a为调整因子，其数值根据经验设定，I(x
i
)为对应像素点的灰度值，为像素灰度平均值，n为像素个数。4.根据权利要求3所述的一种改进的ORB特征提取方法，其特征在于，所述步骤(3)中，进行FAST特征点的提取，同时运用四叉树算法使其分布均匀化，具体包括：FAST特征点的提取以检测点P为圆心，以半径为3的像素点构成一个检测圆，在检测圆上选取16个连续像素点，先计算圆周上的像素点P1、P9与中心像素点的像素差，若其绝对值都小于设定阈值，则不可能为特征点，否则计算P1、P5、P9和P
13
与P点的像素差，若它们的绝对值小于阈值的个数不超过1个，则加入候选点，否则不为特征点；当P为候选点，计算像素圆上的点与中心点的像素差绝对值，若其中有连续12个像素差绝对值大于设定的阈值，则为特征点，否则不为特征点；运用四叉树算法使得特征点分布均匀具体包括：对于已经提取好特征点的图像，构建四叉树，对于每一个子节点，当节点内特征点数目等于1时，不再往下划分，若节点数目大于1，则继续向下划分四叉树，直到所有节点只含有一个特征点，或者此时划分的节点数已经满足特征点数目要求，对于这种情况，将节点中响应值最大的特征点保留，舍弃多余的特...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡章芳，龚家铭，王文豪，周红尧，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：