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针对传统ORB特征点提取分布密集的问题提出均匀化orb特征点提取以及针对经典二进制描述符鲁棒性差,特征点相似度高的问题提出使用局部差异二值(LBD)描述子,实现特征提取及匹配.首先构造图像金字塔,在金字塔每层使用四叉树的方法均匀提取特征点;之后采用LBD描述子,对特征点及其邻域采用网格的形式得到灰度和梯度信息,比较网格间的灰度和梯度信息;在提升辨别能力的同时,继承二进制描述子运行速度快和低存储的特点,最后在均匀化ORB特征点和LBD描述子的基础上对图像特征点进行提纯,匹配操作.实验结果表明,该方法计算的特征点更加均匀,区分度高,速度快,为后续的其他图像算法的应用提供了更加准确的匹配数据.