10.3969/j.issn.1001-506X.2013.09.30
高鲁棒性和独特性的图像局部不变特征描述
为了提高尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法的不变性,并降低图像中存在多个相似区域时的误匹配率,提出了一种将基于局部二进制模式的中心对称的改进局部三进制模式(center-symmetric improved local ternary patterns,CS-ILTP)描述子和全局灰度值分布(global distribution of intensity,GDI)描述子相融合的局部不变特征描述算法.通过迭代变换,使得由SIFT算法得到的初始特征点收敛到仿射不变点并得到仿射不变区域;分别提取CS-ILTP和GDI描述符,从而得到图像的局部不变特征描述.实验结果表明,所提算法具有高鲁棒性和独特性,相似区域和人工路标匹配中的正确匹配特征个数分别比SIFT算法增加了100%和86%以上.
局部不变特征、仿射不变、尺度不变特征变换算法、局部二进制模式描述子
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61175089,61203255;中央高校基本科研业务费专项资金HEUCF110423,HEUCFZ1210;博士后研究人员落户黑龙江科研启动资助金LBH-Q11135资助课题
2013-10-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1983-1988