本文選題：特征匹配 + SURNSIF�。� 參考：《西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報》2016年06期

【摘要】：提出了一種快速魯棒性非線性尺度不變的特征匹配算子(speeded up robust nonlinear scale invariant feature,SURNSIF),通過檢測子非線性尺度空間的快速求解去除了噪聲,同時保證了圖像邊緣細(xì)節(jié),并將自適應(yīng)選取尺度空間組數(shù)、adaptive and generic corner detection based on the accelerated segment test(AGAST)與框狀拉普拉斯濾波器去除邊緣響應(yīng)相結(jié)合,兼顧了檢測的準(zhǔn)確性與實時性;描述子交疊帶的構(gòu)建、規(guī)范微分響應(yīng)與非線性尺度空間約束的引入增強(qiáng)了描繪準(zhǔn)確性。通過與scale invariant feature transform(SIFT)、speeded up robust features(SURF)、KAZE、binary robust invariant scalable keypoints(BRISK)、AGAST以及快速海森(fast-Hessian)的實驗對比,SURNSIF的5種變換魯棒性均較強(qiáng),同時速度也更快,綜合性能較KAZE提高約10.87%,速度提高約47%。
[Abstract]:A fast robust nonlinear scale-invariant feature matching operator, (speeded up robust nonlinear scale invariant feature surfs, is proposed. The noise is removed and the image edge details are guaranteed by the fast solution of the detection subnonlinear scale space. The adaptive and generic corner detection based on the accelerated segment test (AGAST) is combined with the frame Laplace filter to remove the edge response, which takes into account the accuracy and real-time of the detection, and the construction of the description sub-overlapping band. The introduction of normal differential response and nonlinear scale space constraints enhances the accuracy of description. Compared with scale invariant feature transform (sift (speeded up robust features (surf), KAZE / binary robust invariant scalable keypoints (BRISK) and fast-Hessian (fast Hessian), the five transformations of SURNSIF are robust, and the speed is also faster. The comprehensive performance is improved by 10.87 and 10.4747 by comparing with scale invariant feature transform (sift and fast-Hessian.
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51307183)資助
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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5 藺，

本文編號：2110391