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图像匹配技术作为增强现实的核心问题受到广泛关注.现有的研究主要集中在PC端图像匹配算法的鲁棒性和具体实现方面,而对计算能力较弱、易受环境因素影响的移动终端上实现图像匹配的鲁棒性、适用性等方面探讨较少.针对该问题,选取常用的ORB、BRISK、SURF、FAST_FREAK、FAST_SURF以及SURF_FREAK图像匹配算法,以移动终端为实验平台,从匹配效率与鲁棒性两个方面对算法进行比较分析,并采用正确匹配点对和匹配分数两个指标对算法进行综合性能评价.实验结果表明:ORB算法具有较高的运行效率,同时该算法对旋转、光照、尺度、视角等变换具有较好的鲁棒性,适合于移动增强现实的实时匹配应用. 相似文献
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