均值规范化对比度的局部特征描述符

摘要：

目的 针对SIFT(scale invariant feature transform)特征描述方法存在特征维数高,计算效率低等问题,提出一种快速的,低维数的局部特征描述方法,即MN-CCH (mean normalized contrast context histogram).方法 首先对局部特征区域内的像素进行均值规范化处理,得到局部特征区域的规范化对比度值.然后,在极坐标下以主方向为基准,将局部特征区域划分成32个子区域,统计每个子区域的正负对比度直方图.最后,对统计结果进行归一化消除线性光照的影响,得到64维的MN-CCH描述向量.结果 在图像变换数据集和小型图像检索数据库上的实验结果表明,64维的MN-CCH描述子可以达到与128维SIFT相当的匹配性能和相同的检索准确率,在描述子生成和匹配效率上明显优于SIFT方法,而且与同维数的CCH相比性能有明显的提高.结论 MN-CCH描述子在保留与SIFT相当性能的前提下,具有特征维数和计算效率的优势,更适合在一些对计算和存储资源要求较高的应用(如机器人导航、视觉SLAM等)中使用.

关键词：局部特征描述子、对比度上下文直方图、图像匹配、图像检索

所属期刊栏目：19

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61272220;江苏省自然科学基金项目BK2012399

在线出版日期：2014-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：266-274