在ORB的方案中,是采用了FAST作为特征点检测算子。FAST应用的很多了,是出名的快,以防有人不知道,请看这里: 在Sift的方案中,特征点的主方向是由梯度直方图的最大值和次大值所在的bin对应的方向决定的。略嫌耗时。 在ORB的方案中,特征点的主方向是通过矩(moment)计算而来,公式如下: 有了主方向之后,就可以依据该主方
ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一,下面具体讲解一下: 特征点的检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点,如轮廓点,较暗区域中的亮点,较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST(features from accelerated segment test)算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值,检测候选特征点周围一...
本文详细论述了四个特征点检测算法:Harris, SIFT,SURF以及ORB的思路步骤以及特点,分析了它们的局限性,并对几个重要问题进行了探讨。 Harris角点检测 Def. [角点(corner point)]在邻域内的各个方向上灰度变化值足够高的点,是图像边缘曲线上曲率极大值的点。 [基于灰度图像的角点检测] 包括基于梯度的方法(通过计算边...
BRIEF是对已检测到的特征点进行描述,它是一种二进制编码的描述子,摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法,采用二级制、位异或运算,大大的加快了特征描述符建立的速度,同时也极大的降低了特征匹配的时间,是一种非常快速,很有潜力的算法。
Harris角点检测具有旋转不变性,但不具备尺度不变性。 ORB 大部分特征点检测的算法都不仅仅是计算出图像的特征点就结束了的,计算特征点可以看做是“寻找图像的标志”,而如果要对两张表示同一物体的图像进行匹配,还需要去描述特征点,使得能够在两组特征点中准确找到相匹配的特征点对。这种“描述特征点”的数据称为描...
1. ORB的算法原理 ORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来,并在它们原来的基础上做了改进与优化。 首先,它利用FAST特征点检测的方法来检测特征点,然后利用Harris角点的度量方法,从FAST特征点从挑选出Harris角点响应值最大的NN个特征点。其中Harris角点的响应函数定义为: ...
在ORB特征点检测算法中，首先使用FAST角点检测器对图像进行角点检测，然后在检测到的角点周围使用Harris角点响应检测器来确定最终的特征点位置。通过这种组合方式，可以同时实现高效和鲁棒的角点检测，提高特征点检测的准确性和稳定性。2.描述算法 ORB特征点的描述算法主要由两个部分组成：BRIEF特征描述子生成器和ORB特征...
ORB算法的主要步骤包括特征点检测、特征描述和特征匹配。 1.特征点检测: ORB算法采用FAST角点检测器进行特征点检测,FAST角点检测器是一种高速的角点检测算法,通过比较中心点像素值和其周围相邻像素值的差异来判断是否为角点。FAST角点检测器在角度变化和尺度变化下具有一定的鲁棒性。 ORB算法在FAST角点检测的基础上进行...
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是Oriented FAST + Rotated BRIEF的缩写(感觉应该叫OFRB)。是目前最快速稳定的特征点检测和提取算法,许多图像拼接和目标追踪技术利用ORB特征进行实现。 当然,没看懂不要紧,先记住我们的初衷: 首先要实现目标检测的功能; ...
本文首先概述了特征点检测的定义及意义，指出角点具有唯一性，是图像中优质的特征点。特征点检测算法包括Harris角点检测，通过梯度差异性寻找特征点，并利用二次型矩阵刻画变化幅度。实验显示，Harris角点检测具有旋转不变性，但缺乏尺度不变性。接着，介绍ORB算法，它结合了oriented FAST算法检测特征点及rotated...