针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)在匹配多相似区域图像时误匹配率高的问题,提出一种基于余弦相似度的改进ORB算法.该算法首先通过汉明距离(Hamming distance)最近邻匹配,计算匹配特征向量的余弦相似度;其次通过梯度计算法计算余弦相似度的最优阈值范围;然后将汉明距离高自由度最近次近邻粗匹配结果,利用余弦相似度不变性剔除不在最优阈值范围的匹配点;最后用RANSAC算法再次精确匹配.实验结果表明:该算法能在保证匹配特征点数以及实时性的基础上,高效降低误匹配率,尤其在匹配多相似区域图像时,可将原算法产生的误匹配率降低80％左右,同时该算法还超越了原算法在图像发生视角、旋转、尺度、模糊、光照变化时的适应性.
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