离散型概率分布的ORB图像特征点误匹配剔除算法

针对图像特征点产生的误匹配问题,提出了根据特征匹配点的欧氏距离的概率分布的筛选和剔除方法。首先,从视频流中提取相邻的两张图像帧,基于ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)特征法分别提取特征点并初始匹配;然后,利用特征点的像素坐标计算出匹配点对的欧氏距离;再用概率分布列描述这组离散化的距离值;最后,选取最大概率作为阈值模型,从而剔除错误匹配。实验数据显示,该算法与经典的随机抽样一致性算法相比(RANSAC),剔除误匹配后的正确匹配数相当,但运行时间大幅度降低,不仅保证了特征点的匹配精度,也提高了算法实时性。