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作者：谷学静;李峰;宋杨;李林;
单位：华北理工大学电气工程学院;唐山市数字媒体工程技术研究中心;
摘要：针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法中存在匹配精确率低的问题，提出了一种基于LK(Lucas-Kanade)光流改进的ORB图像匹配方法。首先对待处理的图像进行直方图均衡化，然后在Oriented FAST特征点检测的同时用LK光流对其进行跟踪，并将跟踪的特征点进行Rotated BRIEF描述，最后在特征匹配筛选环节利用RANSAC(Random Sampling Consistency)算法进行误匹配的剔除。实验结果表明，改进算法在公开数据集中的平均匹配精度为90.9%，平均特征匹配及误匹配的剔除共耗时为18ms，与原始ORB算法相比，在时间基本一致的前提下，有效的提高了匹配的精度。
关键词：ORB算法;;直方图均衡化;;LK光流;;特征匹配;;RANSAC算法
基金资助：河北省自然科学基金高端钢铁冶金联合研究基金专项项目（F2017209120）;; 唐山市沉浸式虚拟环境基础创新团队（18130221A）
