基于ORB的快速特征点检测与描述方法

简介：
本研究提出了一种基于ORB算法的改进方案，旨在优化图像处理中的特征点检测和描述过程，实现更快、更准确的计算机视觉应用。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种快速的特征点提取与描述算法。该算法由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年提出，他们在一篇题为“ORB：一种比SIFT或SURF更高效的替代方案”的文章中详细介绍了这一方法。ORB算法主要分为两个部分：特征点提取和特征描述。 对于特征点的提取，ORB采用了FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法为基础进行改进；而对特征点的描述，则是在BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）特征描述子的基础上进行了优化与增强。通过这种方式，ORB将FAST检测方法的优点与BRIEF描述符的功能相结合，并在此基础上做了进一步的改进和优化。 据称，ORB在速度上表现优异：其处理速度是SIFT算法的100倍，比SURF快了10倍。