發(fā)布時(shí)間：2017-07-28 10:12

  本文關(guān)鍵詞：二值化的SIFT特征描述子及圖像拼接優(yōu)化

  更多相關(guān)文章： SIFT(scale invariant feature transform) 二進(jìn)制特征描述子 魯棒性 可區(qū)分性 快速圖像拼接

【摘要】：目的針對SIFT算法計(jì)算復(fù)雜度高、存儲(chǔ)開銷大和近幾年提出的BRIEF(binary robust independent elementary features)、ORB(oriented BRIEF)、BRISK(binary robust invariant scalable keypoints)和FREAK(fast retina keypoint)等二進(jìn)制描述子可區(qū)分性弱和魯棒性差的問題,提出基于SIFT的二進(jìn)制圖像局部特征描述子。方法首先,對傳統(tǒng)SIFT的特征空間和特征向量分布在理論和實(shí)驗(yàn)上進(jìn)行分析,在此基礎(chǔ)上結(jié)合二進(jìn)制特征描述子的優(yōu)勢對SIFT進(jìn)行改進(jìn)。不同于傳統(tǒng)的二進(jìn)制特征描述子,本文算法對傳統(tǒng)SIFT特征向量在每一維上的分量進(jìn)行排序后,以該特征向量的中值作為量化閾值,將高維浮點(diǎn)型SIFT特征向量轉(zhuǎn)化成位向量得到二進(jìn)制特征描述子。并使用易于計(jì)算的漢明距離代替歐氏距離度量特征點(diǎn)間的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配階段將二進(jìn)制特征描述子分為兩部分并分別對其進(jìn)行匹配,目的是通過初匹配剔除無效匹配特征點(diǎn)來進(jìn)一步縮短匹配時(shí)間。最后,對提出的量化算法的可區(qū)分性及魯棒性進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果該量化算法在保持SIFT的較強(qiáng)的魯棒性和可區(qū)分性的同時(shí),達(dá)到了低存儲(chǔ)、高匹配效率的要求,解決了SIFT算法的計(jì)算復(fù)雜度高、二進(jìn)制描述子魯棒性和可區(qū)分性差的問題。此外,在匹配階段平均剔除了77.5%的無效匹配特征點(diǎn),減少了RANSAC(random sample consensus)的迭代次數(shù)。結(jié)論本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速圖像拼接中,提高匹配和拼接效率。
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息安全學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： SIFT(scale invariant feature transform) 二進(jìn)制特征描述子 魯棒性 可區(qū)分性 快速圖像拼接
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61272216,61572147) 桂林電子科技大學(xué)圖像圖形智能處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目(GIIP201501,GIIP201401) 廣西可信軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(kx201502)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 論文引用格式:Li Q,Jiang Z T.Binary quantized SIFT feature descriptors for optimized image stitching[J].Journal of Image and Graphics,2016,21(12):1593-1601.[李倩,江澤濤.二值化的SIFT特征描述子及圖像拼接優(yōu)化[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào),2016,21(12):1593-1601.] 0引

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本文編號：583526