基于ORB和RANSAC算法的图像匹配查重算法.pdf

计算机与多媒体技术 电子技术与软件工程
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基于 ORB 和 RANSAC 算法的图像匹配查重算法
丁一
（无锡城市职业技术学院 江苏省无锡市 214000）
摘　要：本文提出了一种基于 ORB 和 RANSAC 算法的图像匹配算法，该算法在实时性方面减少了消耗时间，在这个基础上有效的提升
了特征点的正确匹配率。实验结果表明该算法匹配更具有精确性和实时效率。
关键词：ORB；RANSAC 算法；图像匹配
随着线上教学资源的日益丰富。各大高校都普遍采用通过线上 步探索。为了提高匹配特征点的检测准确要求，该文采用 K-means
与线下教学结合授课，并以过程化的分数考核替代传统的卷面考核。 即 K 均值聚类的图像匹配算法。在减少时间复杂度方面的基础上，
相对于传统的着重于文字的重复率的查重，关键的信息载体图像以 提高了双目图像特征匹配的精确度，从而实现了更优秀的性能。李
图像识别匹配技术作为基础的图像查重算法的建立就尤为重要。本 小红等在基于 ORB 特征的快速目标检测算法 [2] 描述了一种新的动
相对传统的考核方式，过程化考核能够充分发挥学生的主观能动性， 态运动场景下目标检测匹配特征算法，采用八参数旋转模型并且与
更充分的把学生在课程学习中的知识发挥到实践应用当中，并能更 最小二乘法相结合，从而实现对全局性的运动参数进行求解以达到
好地反映学生实践实际操作水平。但在学生的分数评价方面更主观、 动态补偿，该文利用 PROSAC 算法去除不必要的特征点，性能上
更需要人工评判。因此，希望更客观地反映分数的同时，势必带来 与 SURF 的相比不