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ORB 算法是一种快速、高效且无专利费用的局部特征提取算法。作为 SIFT 和 SURF 算法的有力替代方案，ORB 在计算资源有限的移动设备环境下表现尤为出色。该算法通过结合 FAST 角点检测算法和 BRIEF 描述符并进行改进，实现了旋转不变性和更强的鲁棒性。ORB 算法由 Ethan Rublee、Vincent Rabaud、Kurt Konolige 和 Gary R. Bradski 于 2011 年首次提出。
ORB 算法主要包含以下三个核心组件：
FAST 角点检测
ORB 算法采用 FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法来检测图像中的角点。FAST 算法以其高效性著称，但在噪声较大的环境下表现较差，且不具备方向信息。为此，ORB 算法对 FAST 算法进行了优化，提升了其鲁棒性。方向分配
在检测到角点后，ORB 算法采用灰度质心法（Intensity Centroid）来确定关键点的方向。该方法通过计算关键点邻域内像素灰度值的加权平均值，准确地测定角点的方向。BRIEF 描述符
ORB 算法使用 BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）描述符来描述关键点。BRIEF 描述符通过对关键点周围随机选择的像素对进行比较，生成二进制描述符。虽然 BRIEF 描述符计算速度快，但其旋转不变性较差。为此，ORB 算法对 BRIEF 描述符进行了改进，开发出旋转不变的 rBRIEF 描述符。使用 FAST 算法检测角点
首先，ORB 算法通过 FAST 算法快速检测图像中的角点。相比传统的角点检测方法，FAST 算法能够显著减少计算复杂度。计算角点方向
在检测到角点后，系统采用灰度质心法计算关键点的方向。这种方法基于像素灰度值的加权平均，确保方向估计的准确性。生成旋转不变的 BRIEF 描述符
最后，ORB 算法通过 rBRIEF 算法生成描述符。相比传统的 BRIEF 描述符，rBRIEF 算法能够提供更强的旋转不变性，确保描述符在不同旋转角度下的稳定性。转载地址：http://okgfk.baihongyu.com/