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一种基于Zernike矩的局部特征检测方法
引用本文:贺超雷,毕秀丽,肖斌. 一种基于Zernike矩的局部特征检测方法[J]. 计算机科学, 2020, 47(2): 135-142
作者姓名:贺超雷  毕秀丽  肖斌
作者单位:重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 重庆 400065;重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 重庆 400065;重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 重庆 400065
基金项目:国家自然科学基金;国家重点研发计划
摘    要:针对图像发生几何或质量畸变时局部特征区域提取效果不理想的问题,提出了一种基于Zernike矩的具有旋转不变性与尺度不变性的图像局部特征检测算子。该算法利用Zernike矩构建Hessian矩阵,以基于Zernike矩的Hessian矩阵的行列式与迹确定潜在兴趣点的位置,使用非极大值抑制获得多尺度模板下的最大角点响应,再经二维二次插值运算精确定位兴趣点位置,最后利用主曲率进行边缘响应抑制,利用梯度方向直方图确定兴趣点主方向,由兴趣点4×4邻域的8个方向构建描述算子。实验结果表明,该特征检测方法在视角变换、旋转缩放、图像模糊、图像压缩以及光照变化等图像畸变条件下是有效的,且具有良好的抗噪性能。

关 键 词:特征提取  兴趣点检测  旋转不变性  尺度不变性  Zernike矩

Zernike Moment Based Approach for Local Feature Detection
HE Chao-lei,BI Xiu-li,XIAO Bin. Zernike Moment Based Approach for Local Feature Detection[J]. Computer Science, 2020, 47(2): 135-142
Authors:HE Chao-lei  BI Xiu-li  XIAO Bin
Affiliation:(Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China)
Abstract:
Keywords:Feature extraction  Interest point detection  Rotational invariance  Scale invariance  Zernike moment
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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