Resumen

El algoritmo ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) tiene el problema de que los puntos caractersticos extrados estn sobreconcentrados o incluso solapados, lo que conlleva una prdida de informacin de las caractersticas locales de la imagen. En este trabajo se propone un algoritmo ORB homogeneizado que utiliza umbrales dinmicos y un mtodo quadtree mejorado, denominado Quadtree ORB (QTORB). En la etapa de extraccin de puntos caractersticos, se propone un nuevo mtodo de clculo de umbrales locales dinmicos para mejorar la capacidad del algoritmo de extraer puntos caractersticos en regiones homogneas. A continuacin, se mejora y adopta un mtodo quadtree para gestionar y optimizar los puntos caractersticos con el fin de eliminar aquellos excesivamente concentrados y solapados. Mientras tanto, en el proceso de optimizacin de los puntos caractersticos, se establecen diferentes profundidades de quadtree en diferentes niveles de la pirmide de imgenes para evitar la divisin excesiva del quadtree y aumentar la velocidad de clculo. En la fase de descripcin de los puntos caractersticos, se introduce informacin sobre el valor de la diferencia de grises local para mejorar la saliencia de la descripcin. Por ltimo, se utiliza la distancia de Hamming para emparejar los puntos y RANSAC para evitar desajustes. En el experimento se utilizan dos conjuntos de datos: el conjunto de datos de imgenes pticas y el conjunto de datos de imgenes SAR. El resultado experimental muestra que, teniendo en cuenta la precisin y la eficiencia en tiempo real, el QTORB puede mejorar eficazmente la uniformidad de la distribucin de los puntos caractersticos.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Orientado; Rápido; Rotado; Breve; Orb; Quadtree
• Keywords:Oriented; Fast; Rotated; Brief; Orb; Quadtree