基于ORB与K-means聚类的图像匹配算法

摘要

图像处理技术在计算机视觉等领域中发挥着重要作用,然而在目前的双目视觉领域中的图像匹配水平,实现高配准率和高实时性的技术仍需进一步探索。ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征点匹配算法相比SIFT算法提高了检测速度,可以实时准确地检测目标。为了提高匹配特征准确性的要求,本文提出了一种基于ORB与K-means(K-均值)聚类的图像匹配算法,可在减少耗时的基础上,有效地提升双目图像特征点的匹配正确率。在公开的双目图像数据集上进行实验对比,实验结果表明该算法匹配更精确、性能更优越。