| 一种面向弱纹理图像的特征点描述子 |
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| 引用本文： | 程鹏飞,周修庄,唐玲,魏世民,高欢.一种面向弱纹理图像的特征点描述子[J].北京邮电大学学报,2021,44(6):13-19. |
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| 作者姓名： | 程鹏飞 周修庄 唐玲 魏世民 高欢 |
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| 作者单位： | 1. 北京邮电大学 现代邮政学院, 北京 100876;2. 北京邮电大学 人工智能学院, 北京 100876 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61972046);北京市自然科学基金项目(4202051) |
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| 摘 要： | 现有的大多数特征点提取算法适用于处理纹理丰富的图像,而对于弱纹理图像则无法提取有效的特征点. 对此,提出了多邻域结构张量特征(MNSTF)算法. 基于一系列固定的邻域和图像结构张量,通过表达局部图像的结构和纹理信息,解决了弱纹理和无纹理场景下特征点提取和匹配等相关问题;同时,通过计算邻域之间的相对方向,实现了MNSTF算法特征描述子的旋转不变性. 实验结果表明,MNSTF算法在经过旋转的弱纹理图像测试集上的特征点匹配准确率达到了99.9%以上,验证了其良好的适用性、旋转不变性和鲁棒性.
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| 关 键 词： | 特征点描述子 多邻域 结构张量 弱纹理图像 |
| 收稿时间： | 2021-04-28 |
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