一种面向弱纹理图像的特征点描述子

摘要：

现有的大多数特征点提取算法适用于处理纹理丰富的图像,而对于弱纹理图像则无法提取有效的特征点.对此,提出了多邻域结构张量特征(MNSTF)算法.基于一系列固定的邻域和图像结构张量,通过表达局部图像的结构和纹理信息,解决了弱纹理和无纹理场景下特征点提取和匹配等相关问题;同时,通过计算邻域之间的相对方向,实现了MNSTF算法特征描述子的旋转不变性.实验结果表明,MNSTF算法在经过旋转的弱纹理图像测试集上的特征点匹配准确率达到了99.9％以上,验证了其良好的适用性、旋转不变性和鲁棒性.

关键词：特征点描述子;多邻域;结构张量;弱纹理图像

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;北京市自然科学基金

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：13-19