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基于ORB和LATCH相結合的特征檢測與描述算法

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　　針對基于學習安排的三元組（ LATCH）二進制描述子不具備尺度不變性且其旋轉不變性，需要特征檢測子輔助的問題，提出了一種基于快速定向旋轉二進制穩(wěn)健基元獨立特征（ ORB）和LATCH相結合的特征檢測與描述算法。首先，在圖像金字塔尺度空間上進行加速段測試特征（ FAST）檢測；然后，采用ORB灰度質心方法來進行方向補償；最后，對特征進行LATCH描述。實驗結果表明，所提算法具備運算量小、實時性高以及旋轉和尺度不變性的特點，在相同的準確率下，其召回率優(yōu)于ORB和哈里斯-LATCH（ HARRIS-LATCH）算法，其匹配內點率比ORB算法提高了4.2個百分點。該算法在保持實時性的同時進一步縮小了與基于直方圖的尺度不變特征變換（SIFT）和加速健壯特征（ SURF）算法之間的精度差距，可對圖像序列進行快速且精確的實時處理。

基于ORB和LATCH相結合的特征檢測與描述算法

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