摘要：为了提高多目标图像的ORB匹配的正确率,提出一种基于Mask R-CNN的图像ORB去除误匹配方法,该算法首先通过Faster R-CNN方法对图像进行识别,运用区域推荐网络得到矩形框标注的感兴趣区域和类别标签,该步骤可以得到感兴趣区域的预测类别和坐标信息,并且通过全卷积网络卷积层进行像素级别校正,得到像素级别的目标所属类别,然后进行目标分割。最后在原有ORB特征点匹配基础上,剔除两幅图像中相同目标分割区域以外的误匹配点。为了验证该方法的有效性,对传统ORB匹配与基于本文方法的ORB匹配进行了仿真实验。改进后的算法,使得在多目标环境下的目标的匹配精度提高了约18.6%,结果表明,本文算法较传统的ORB匹配算法的精度有一定提高。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 无线电电子学
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > CA 化学文摘(美) > SA 科学文摘(英) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > Pж(AJ) 文摘杂志(俄) > 剑桥科学文摘 > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏 > 文摘杂志
关键词：orb匹配 mask 误匹配
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
