S-ORB算法：融合SURF与ORB的高效特征匹配

本文主要探讨了一种基于ORB和SURF的特征匹配算法，称为S-ORB，针对SURF算法在尺度不变性和实时性之间的权衡，以及ORB算法在尺度不变性方面的缺失。SURF算法以其尺度不变性、旋转不变性和良好的鲁棒性受到欢迎，但其计算效率不高，不利于实时应用。而ORB算法则具有极高的实时性能，通过BRIEF特征描述符实现快速特征匹配，但在尺度不变性方面有所欠缺。 S-ORB算法的设计初衷是为了融合这两种算法的优点。首先，它改进了ORB的特征提取过程，利用SURF算法提取更稳定且位置精确的特征点，同时保持ORB的高效性。在描述符构建阶段，S-ORB结合了ORB的二进制编码和SURF的稳健性，构建出更为可靠的特征表示。在匹配阶段，算法采用了汉明距离进行初步匹配，这是为了快速筛选出可能的匹配候选，然后通过RANSAC算法进一步排除噪声和错误匹配，提高匹配精度。 实验结果显示，当面对图像尺度变化的情况，S-ORB算法在匹配准确度上相较于SURF有显著提升，提升了5倍之多，相对于ORB也有3倍的改进。此外，算法还提高了特征点分布的均匀性，使得匹配更加稳定和均匀。这种改进在电子设计工程领域，特别是图像处理和计算机视觉任务中具有重要的实际应用价值，尤其是在需要实时性和精度平衡的场景下。 文章的研究背景是在计算机视觉领域，特征点匹配算法作为核心技术，对于目标跟踪、图像拼接、物体识别等任务至关重要。S-ORB算法的提出，是对现有主流算法如SIFT和ORB的优化，有助于提升整体系统的性能，特别是在对实时性和鲁棒性要求较高的应用场景中。通过国家自然科学基金的支持，姚海芳和郭宝龙两位研究人员在西安电子科技大学智能控制与图像处理研究所进行了深入研究，并于2019年8月发表了这一创新成果。