基于视觉模糊的LBP鲁棒特征提取与匹配

目的针对目前模糊图像特征提取与匹配方面, 存在特征提取困难、匹配率低、抗噪以及抗尺度变 化能力弱的缺陷。方法提出一种基于SIFT算法与改进的中心对称局部二值模式相结合的精准 、特征识别 率高的匹配算法。首先采用SIFT进行特征的提取,生成多维的描述子,其次采用本文改进的 中心对称局 部二值模式对高维特征描述子进行降维处理,并采用局部特征区域对降维后的描述子进行特 征检测,并生 成纹理特征图像以及信息分布直方图,对特征区域的特征点进行信息量统计,并设置检测阈 值。提取符合 特征信息要求的特征点,并依据Hausdorff距离算法实现图像粗匹配,最后采用RANSAC算法 进行误差匹 配的剔除来改善匹配的精度和鲁棒性。结果测试结果表明,本文所建议的算法是有效的,它 不仅具有良 好的模糊图像分辨能力和抗尺度变化特性,而且具有较强的噪声抑制能力和抗光照变化能力 。结论本文 提出的基于视觉模糊的鲁棒特征匹配算法,不仅考虑到传统特征匹配算法的优缺点,也提出 了算法改进的 新思路,而且较SIFT算法以及LBP算法稳定性和准确度有了明显的提高。