《表1 模糊变化条件下的误匹配率比较Tab.1 Comparison of mismatch rate under fuzzy change condition》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名：随高清版一同展现
《基于density-ORB特征的图像特征点匹配算法》
在模糊变化条件下，T1到T6的模糊干扰因素逐渐增强，如表1所示，density-ORB算法与ORB算法的误匹配率都逐渐变大，但density-ORB算法误匹配率平均降低了4.41%.这是由于当模糊程度过大时，图像中关键点周围出现较大面积的相似区域，基于亮度信息的ORB描述子的描述能力急剧下降，出现了误匹配现象.在图像bikes的T1-T2和T1-T3变化条件下，SIFT算法和SURF算法的表现分别超过了density-ORB算法，在两组图像bikes和trees的其它变化条件下，density-ORB算法明显具有一定优势.
| 图表编号 | XD0042590700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.02.01 |
| 作者 | 芦文强、薛彦兵、李胜利、张桦、王志岗、高赞、徐光平 |
| 绘制单位 | 天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室、天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室、天津通卡智能网络科技股份有限公司、天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室、天津中德应用科技大学、天津理工大学计算机科学与工程学院计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室天津市智能计算及软件新技术重点实验室、天津理工大学计 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
