融合深度信息的BRISK改进算法

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文件名称：融合深度信息的BRISK改进算法
文件大小：1.72MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-11 06:16:37
BRISK算法;深度信息;尺度因子;尺度不变性;旋转不变性 为了有效地利用RGB-D图像的深度信息,提高BRISK算法的尺度不变性和旋转不变性,提出一种融合深度信息的BRISK改进算法。首先,采用FAST算法提取特征点,并计算每个特征点的Harris角点响应值;然后,将整个图像划分为大小相同的网格,每个网格保留Harris角点响应值最大的特征点;其次,根据图像的深度信息直接计算特征点的尺度因子;最后,计算以特征点为中心的圆的灰度矩心,通过灰度矩心和特征点的位置偏差确定特征点主方向。从尺度不变性和旋转不变性两方面对几种算法进行了对比实验分析。实验结果表明,相比BRISK算法,改进后的算法在图像尺度变化时正确匹配特征点数提高了90%以上,在图像旋转时正确匹配特征点数提高了至少70%。