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圓周二進制描述符的圖像點特征提取方法

發(fā)布時間:2019-03-24 20:32
【摘要】:特征點描述符在特征提取、圖像識別與定位中有重要作用.針對SIFT等梯度方向描述符計算量大,ORB等二進制描述符匹配鏡像圖像入圍率低,提出一種圓周二進制描述符(CBD)的圖像點特征提取方法.首先以1:1.2的比例建立圖像金字塔,對每層圖像進行高斯平滑,使用FAST檢測特征點;然后提出二值圖像重心法計算特征點的方向,以提升計算特征點方向的速率;最后提出CBD圖像點特征提取算法,有效地解決了鏡像圖像匹配的問題.實驗結果證明,CBD具有良好的鏡像不變性,且適應性強、入圍率高.
[Abstract]:Feature point descriptors play an important role in feature extraction, image recognition and location. In view of the large computational complexity of SIFT equal gradient direction descriptors and the low bounding rate of matching mirror images by ORB and other binary descriptors, an image point feature extraction method based on circular binary descriptor (CBD) is proposed. Firstly, the image pyramid is set up with the ratio of 1 to 1.2, Gao Si smoothing is performed on each image layer, and the feature points are detected by FAST, and then the binary image centroid method is proposed to calculate the direction of feature points in order to increase the speed of calculating the direction of feature points. Finally, a point feature extraction algorithm for CBD image is proposed, which effectively solves the problem of mirror image matching. The experimental results show that CBD has good mirror invariance, strong adaptability and high entering rate.
【作者單位】: 中國科學院沈陽計算技術研究所智能控制與裝備實驗室;中國科學院大學;
【基金】:國家科技重大專項(2013ZX04007031)
【分類號】:TP391.41

【相似文獻】

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