基于LBP算子及伪Zernike的景象匹配算法

摘要：

针对目前景象匹配算法耗时长、匹配率低等缺陷，提出基于改进的局部二进制模式(LBP)及伪Zernike矩的景象匹配算法。采用伪 Zernike矩提取特征点邻域的方向和尺度信息，利用改进后的 LBP 算子提取邻域的纹理信息。对尺度、方向信息进行主成分分析并二值化，与纹理信息组成混合矩构成特征点邻域的特征描述子。实验结果表明，该算法的计算复杂度比其他典型算法低，匹配时间为0.05 s，基本满足实时性。给出各种情况下的匹配效果图，并将匹配率逐一对比，该算法的匹配率在标准情况下为100%，旋转变化下为64.52%，亮度变化下为53.84%，均高于其他算法，而在尺度变化下的匹配率与其他典型算法基本持平。

关键词：景象匹配、低维局部二进制模式、伪Zernike、纹理、尺度、方向、亮度

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金资助项目60975016,61002052,61273262,61250006；浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题基金资助项目A1214

在线出版日期：2013-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：228-232