| 基于DoG检测图像特征点的快速二进制描述子 |
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| 引用本文： | 刘凯,汪侃,杨晓梅,郑秀娟.基于DoG检测图像特征点的快速二进制描述子[J].光学精密工程,2020(2):485-496. |
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| 作者姓名： | 刘凯 汪侃 杨晓梅 郑秀娟 |
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| 作者单位： | 四川大学电气工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(No.NSFC61473198);四川省科技厅重点研发项目资助(No.2018GZ0198);成都市科技局重点研发支撑计划资助项目(No.2018-YFYF-00029-GX);四川大学自贡市校地科技合作重点研发项目资助(No.2018CDZG-12)。 |
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| 摘 要： | 针对SIFT描述子实时性差和传统二进制描述子对尺度、旋转和视角变化鲁棒性差的问题,本文通过优化采样模式和添加灰度差分不变量比较测试进行改进,提出了一种鲁棒性更高的二进制描述子。首先,设计了一种尺度关联、编号标记的采样模式;然后,旋转采样模式中各采样点到特定位置,确保描述子尺度、旋转不变性;接着,分析了采样点点对模式对描述子的影响,选择使用机器学习训练后的128对采样点对;最后,选择灰度值比较测试及梯度绝对值和比较测试构建二进制描述子。实验中采用DoG检测图像关键点,结果表明:本文提出的描述子在描述子构建和描述子匹配上比SIFT描述子分别快84%和67%;在有视角变化的图像匹配上,准确率比传统的二进制描述子高3%~5%,召回率平均要高30%以上。本文提出的特征点描述方法适用于时间要求高的图像匹配领域。
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| 关 键 词： | 计算机视觉 二进制描述子 灰度差分不变量 采样模式 最小相关点对 |
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