全局结构化SIFT描述子在图像匹配中的应用

被引：7

作者：

唐朝伟 ^{[1
]}

肖健 ^{[1
]}

邵艳清 ^{[2
]}

周旭 ^{[3
]}

机构：

[1] 重庆大学通信工程学院

[2] 重庆电子工程职业学院通信工程系

[3] 中国科学院声学研究所

来源：

华中科技大学学报(自然科学版) | 2012年 / 40卷 / 01期

关键词：

图像匹配; 特征匹配; 特征描述子; 尺度不变特征变换; 鲁棒性;

D O I：

10.13245/j.hust.2012.01.010

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了克服传统SIFT描述子进行图像匹配时对噪声和图像灰度的非线性变换敏感的缺点,提出了一种全局结构化SIFT描述子及其生成方法.该方法将特征点矩形区域改为以特征点为中心向外扩散的同心圆区域,计算同心圆区域10个方向的曲率累积值,建立一个描述范围为特征点尺度函数的特征向量,对其实施排序操作,赋予完全旋转尺度不变,形成全局结构化SIFT描述子.采用欧氏距离为匹配度量函数应用于图像匹配.实验结果表明:这种全局、局部结构式信息联合的思想增强了算法对图像的光照、平移、旋转等变换的鲁棒性,匹配精度提升18%,极大地改善了匹配效果.

引用

页码：15 / 20

页数：6

共 6 条

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