均值-标准差描述子与直线匹配

被引：28

作者：

王志衡 ^{[1
,2
]}

吴福朝 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室

[2] 河南理工大学计算机科学与技术学院

来源：

模式识别与人工智能 | 2009年 / 22卷 / 01期

关键词：

直线匹配; 直线描述子; 均值-标准差描述子;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2009.01.008

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出一种通过直线描述子来进行自动直线匹配的思想.直线描述子的建立分为以下3个主要步骤:首先为直线定义平行邻域并将该邻域分解为一系列平行线,其次通过选择图像特征建立直线描述矩阵,最后通过计算描述矩阵列向量的均值和标准差获得直线描述子.基于不同的图像特征(灰度、梯度和梯度幅值),提出3个具有平移、旋转和线性光照不变性的直线描述子.实验结果表明本文提出的直线描述子具有较好的匹配性能.

引用

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页数：8

共 5 条

[1]

A model-based method for indoor mobile robot localization using monocular vision and straight-line correspondences[J] . Omar Ait Aider,Philippe Hoppenot,Etienne Colle.Robotics and Autonomous Systems . 2005 (2)

[2] Motion segmentation of multiple translating objects from line correspondences [J].