灰度序模式的局部特征描述算法

目的 在针对LIOP（local intensity order pattern）特征描述算法构造特征描述符过程中，计算描述子权值时未充分考虑采样点之间的局部信息及存在冗余的灰度序模式，从而导致特征描述符不准确的问题，提出一种结合采样点结构信息和剔除冗余模式的算法。方法 首先，研究了采样点局部信息，并利用采样点顺序结构构造了计算特征描述符权值方法；其次，分析了灰度序模式与对应特征描述子权值的关系；最后，在构造特征描述符时，将冗余的灰度序模式剔除。结果 对标准数据集（Oxford dataset）及另外4幅复杂光照变化的图像进行了仿真实验，得到132维的特征描述符。结果表明，与原始LIOP算法相比，该算法在不增加特征维度时precision-recall曲线有较大的提高，即提高了描述特征描述符描述能力，增强了特征对单调强度变化和旋转变化的鲁棒性。结论 提出的算法同时考虑了采样点的差异信息和结构信息，较为完整地保留了待描述点的局部信息，使得图像存在复杂光照强度情况下，能够得到较高精度和辨识度的特征描述符。