科创中国

技术前景广阔，具备技术成果转移转化要求。

针对现有方法的不足，本发明提供一种融合颜色和尺度特征的ORB图像匹配方法，目的是为了解决传统ORB算法在颜色不同而对应灰度值相同区域正确匹配率低的问题，在图像匹配过程中即体现了ORB算法的快速性，又充分利用了图像的颜色信息，并且提高了算法在发生尺度变化时的正确匹配率。首先使用颜色不变量模型对彩色图像进行预处理，求出图像的颜色不变量，以颜色不变量作为输入信息，建立积分图像，采用盒式滤波器建立尺度空间，使用快速Hession矩阵检测极值点，提取具有尺度不变性的特征点，然后使用rBRIEF算法得到特征描述符，最后采用汉明距离和改进RANSAC算法去除误匹配点。本发明在保证ORB算法特点的基础上，通过引入颜色不变量模型，充分利用图像的颜色信息，改善了ORB算法在颜色不同而对应灰度值相同区域正确匹配率低的问题，采用盒式滤波的方法来构建尺度空间，在不同尺度下搜索特征点，该方法在获取特征点的数量上和质量上都有着较好的稳定性，使得ORB算法具备了尺度不变性，解决了ORB算法特征点分布不均匀的情况，提高了匹配精度。