一种基于定向快速旋转BRIEF算法特征的匹配方法组成比例

本发明专利技术属于图像匹配技术领域，尤其为一种基于定向快速旋转BRIEF算法特征的匹配方法，包括如下步骤：S1：输入参考图像和目标图像，对其进行灰度化；S2：对灰度化后的两幅图像进行BH特征增强；结合Butterworth频域滤波和Haar小波变换的方法增强参考图像和目标图像的特征，平衡图像的频域特性和局部结构特征，突出并增强图像特征的可见性和对比度。本发明专利技术通过引入Butterworth滤波和Haar小波变换进行特征增强，有效增强了目标轮廓特征，突出图像边缘和纹理的细节信息；利用自适应信息熵对每个特征点携带的信息量进行量化评估，显著提升了匹配效率和精度；采用BEBLID描述符替代BRIEF描述符，同时结合FLANN算法进行高效的特征点匹配，进一步提高了匹配过程的鲁棒性和准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像匹配，具体为一种基于定向快速旋转brief算法特征的匹配方法。

技术介绍

1、图像匹配从广义上可以定义为两幅图像在空间和灰度上的映射，是图像拼接、识别等图像处理过程的基础，广泛应用于医学图像匹配、三维重建等场景。基于特征点的图像匹配算法通常包含特征点检测、特征点描述、特征点匹配等步骤，特征点检测和描述一般统称为特征提取。

2、定向快速旋转brief算法特征(orb)算法是一种常用的特征提取算法，能够利用fast检测出图像的特征点并利用brief描述子对其进行描述。其中，fast算法具有快速的检测速度和较好的鲁棒性，通过比较像素点的灰度值来判断是否为角点，判断出角点后生成对应的特征点；brief描述子具有快速的生成速度和较小的内存消耗，能够生成稳定的特征描述子，通过对特定位置的像素进行二进制编码，生成一个固定长度的特征描述子。

3、特征提取以后利用特征点匹配算法实现图像的匹配。快速近似最近邻搜索算法(fast library for approximate nearest neighbors，flann)是基于特征点本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于定向快速旋转BRIEF算法特征的匹配方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于定向快速旋转BRIEF算法特征的匹配方法，其特征在于：所述S2的具体过程为：S2.1：Butterworth频域滤波利用频域特性过滤高频干扰以增强低频特征，平滑图像的频率响应，减少干扰，其频率响应H(u,v)的计算如下式：

3.根据权利要求1所述的一种基于定向快速旋转BRIEF算法特征的匹配方法，其特征在于：所述S3中的具体内容为：利用FAST检测算法检测特征点，当一个像素的邻域内有连续若干个像素都比该像素的灰度值或颜色值高或低得多，则认为这个像素是一...

【技术特征摘要】

1.一种基于定向快速旋转brief算法特征的匹配方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于定向快速旋转brief算法特征的匹配方法，其特征在于：所述s2的具体过程为：s2.1：butterworth频域滤波利用频域特性过滤高频干扰以增强低频特征，平滑图像的频率响应，减少干扰，其频率响应h(u,v)的计算如下式：

3.根据权利要求1所述的一种基于定向快速旋转brief算法特征的匹配方法，其特征在于：所述s3中的具体内容为：利用fast检测算法检测特征点，当一个像素的邻域内有连续若干个像素都比该像素的灰度值或颜色值高或低得多，则认为这个像素是一个特征点；fast对每个像素点进行局部操作，不需要全局性的计算或遍历。

4....

【专利技术属性】
技术研发人员：李洋，马佳奇，付雅楠，凌雨，章宇，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：