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ORB 算法理解.pdf

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ORB: an effiient alternative to SIFT or SURF ORB 1.Oriented FAST (Features from Accelerated Segment Test) keypoint detector 2.Rotated BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features) binary descriptor
• 1. Oriented FAST • 1.1 FAST Detector FAST-9+Harris cornr measure+top N points 阙值t>=<灰度值之差 像素点周围的16个像素 有连续12个像素和中心 点不同,那么它就是一 个角点
• 1.2 Orientation by Intensity Centroid Centroid is
• 2.Rotated BRIEF • 2.1 BRIEF 1.以关键点P为圆心,以d为半径做圆O; 2.在圆O内选取Gauss分布的N个点对, 如图N=4; 3. 定义T 4.将得到的结果进行组合,如最终的描 述子为:1011
• 2.2 Steered BRIEF • not invariant to rotation • according to the orientation of keypoints • 例如特征点A、B的描述子如下 A:10101011 B:10101010 AB异或操作,计算出A和B的相似度。
BRIEF has a large variance and a mean near 0.5; Steered BRIEF present a more uniform appearance and low variance
• 2.3 rBRIEF • high variance makes a feature more discriminative • to recover from the loss of variance in Steered BRIEF and reduce correlation • learning good binary features->greedy search • patch 31*31 test 5*5 N = (31-5)^2 possible sub-windows select pairs of two from these binary tests eliminate tests that overlap M=205590 possible tests
• 设一张图有4个特征点 • 每个特征点有五个待测描述子,希望得到四个描述 子(类比,有M个待测描述子,希望得到256个) 筛 选 掉 1 1 0 0 0.5 0 1 0 1 0.5 1 0 1 0 0.5 平均值 1 1 0 0 1 0 1 1 0.75 0.5 10111 11010 00101 01001 1 0 1 1 • 把110放进R,T中去除110后排第一的010与R中所有 列向量求correlation,超过阈值,舍弃,否则将010 放进R,依次循环,直到R中有四个列向量
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