光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2013年
9期
2395-2404
,共10页
图像处理%图像匹配%加速鲁棒特征描述符%尺度不变特征变换描述符
圖像處理%圖像匹配%加速魯棒特徵描述符%呎度不變特徵變換描述符
도상처리%도상필배%가속로봉특정묘술부%척도불변특정변환묘술부
image processing%image matching%Speeded Up Robust Feature(SURF) descriptor%Scale Invariant Feature Transform (SIFT) descriptor
研究了加速鲁棒特征(SURF)描述符的局部邻域划分方法,以降低该描述符的维数,提升基于SURF的图像匹配算法的匹配速度和鲁棒性.参考尺度不变特征变换(SIFT)描述符和SURF描述符已有的各种邻域划分方式,将SURF描述符的局部邻域分为栅格状(原SURF划分方式)、三角形和扇形进行分析.首先,分析了图像的尺度和旋转变化对这3种邻域划分方式描述符匹配性能的影响;然后,提出了构建三角形划分和扇形划分SURF描述符的方法;最后,进行了匹配实验,对8种不同划分方式的SURF描述符进行了比较.结果表明:扇形划分SURF描述符的性能要优于三角形划分和栅格划分SURF描述符,其中6扇区、8扇区、12扇区及三角形划分的SURF描述符的性能均比SURF描述符有一定程度的提升,描述符的维数与原SURF描述符(64维)相比分别低了40维、32维、16维和32维.
研究瞭加速魯棒特徵(SURF)描述符的跼部鄰域劃分方法,以降低該描述符的維數,提升基于SURF的圖像匹配算法的匹配速度和魯棒性.參攷呎度不變特徵變換(SIFT)描述符和SURF描述符已有的各種鄰域劃分方式,將SURF描述符的跼部鄰域分為柵格狀(原SURF劃分方式)、三角形和扇形進行分析.首先,分析瞭圖像的呎度和鏇轉變化對這3種鄰域劃分方式描述符匹配性能的影響;然後,提齣瞭構建三角形劃分和扇形劃分SURF描述符的方法;最後,進行瞭匹配實驗,對8種不同劃分方式的SURF描述符進行瞭比較.結果錶明:扇形劃分SURF描述符的性能要優于三角形劃分和柵格劃分SURF描述符,其中6扇區、8扇區、12扇區及三角形劃分的SURF描述符的性能均比SURF描述符有一定程度的提升,描述符的維數與原SURF描述符(64維)相比分彆低瞭40維、32維、16維和32維.
연구료가속로봉특정(SURF)묘술부적국부린역화분방법,이강저해묘술부적유수,제승기우SURF적도상필배산법적필배속도화로봉성.삼고척도불변특정변환(SIFT)묘술부화SURF묘술부이유적각충린역화분방식,장SURF묘술부적국부린역분위책격상(원SURF화분방식)、삼각형화선형진행분석.수선,분석료도상적척도화선전변화대저3충린역화분방식묘술부필배성능적영향;연후,제출료구건삼각형화분화선형화분SURF묘술부적방법;최후,진행료필배실험,대8충불동화분방식적SURF묘술부진행료비교.결과표명:선형화분SURF묘술부적성능요우우삼각형화분화책격화분SURF묘술부,기중6선구、8선구、12선구급삼각형화분적SURF묘술부적성능균비SURF묘술부유일정정도적제승,묘술부적유수여원SURF묘술부(64유)상비분별저료40유、32유、16유화32유.
