佘建国，徐仁桐，陈 宁

(1.江苏科技大学机械工程学院，江苏镇江212003)

(2.江苏科技大学能源与动力工程学院，江苏镇江212003)

照片拼接是将同一个场景的若干照片进行配准，找到重叠区域，进行重叠区域对齐、变换、融合，组成一幅视野宽广的场景图片［1］.照片拼接技术已广泛应用于海事、军事、遥感、视频监控等领域.

ORB算法是Roblee E等人在2011年的ICCV(IEEE international conference on computer vision)提出的一种匹配算法，其运算速度与SIFT相比，SURF算法有了很大的提升.ORB 是一种局部不变特征描述子，对照片图像的平移、旋转、缩放等矩阵变换具有不变性.该算法思想是在图像金字塔上利用改进的FAST进行角点特征检测，并确定主方向，使特征点有一定的尺度不变性［2］;然后用改进的BRIEF描述特征，使描述符有一定的旋转不变性.

使用ORB进行粗匹配后，针对某些不正确的匹配，文中设计了一种改进的RANSAC算法，对误匹配进行剔除.

1 ORB算法实现粗匹配

1.1 ORB 特征检测

该文采用 oFAST(oriented FAST)算子进行ORB特征检测.oFAST特点是给FAST算子检测到的角点添加方向信息.它首先采用Harris算法检测角点.FAST检测的角点定义［3］是:若某像素点与其周围邻域内足够多的像素点处于不同的区域，则该像素点可能为角点.如图1所示，从图片中选取一个像素点P，并设其像素值为XP;将该像素点与周围的16个像素点进行比较，若这个以P点为圆心，16个像素点组成的圆上有N个连续像素点，其像素值要么都比XP+T(T为选取的阈值)大，要么比XP-T小，那么它就是一个角点，N一般取9或者12.

图1 FAST角点检测Fig.1 FAST corner detection

然后，FAST角点主方向运用 Intensity Centroid［4］来……