系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2014年
2期
382-389
,共8页
周理%毕笃彦%何林远%胡云宝
週理%畢篤彥%何林遠%鬍雲寶
주리%필독언%하림원%호운보
尺度不变特征转换算法%核局部不变映射%能量特征%核方法
呎度不變特徵轉換算法%覈跼部不變映射%能量特徵%覈方法
척도불변특정전환산법%핵국부불변영사%능량특정%핵방법
scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm%kernel locality preserving projection (KLPP)%energy characteristics%kernel technique
为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征描述算法.该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能量特征差异性,对尺度内的子图像层数进行细化,以提高稳定特征点的数量.此外,借助核方法的映射特性,解决了局部不变映射法丢失非线性高维特征的问题,形成一种基于核局部不变映射的非线性降维法,进而对特征描述子进行特征重划.实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种场景下,相较现有的主成分分析-SIFT算法,该描述子不但取得更多的稳定特征点,而且计算速度也得到大幅提升.
為更好地實現圖像跟蹤,尋找更具魯棒性和計算簡便的特徵描述子,提齣瞭一種基于覈跼部不變映射的呎度不變特徵轉換(scale-invariant feature transform,SIFT)特徵描述算法.該算法在繼承SIFT算法良好性質的基礎上,依據不同空間呎度下能量特徵差異性,對呎度內的子圖像層數進行細化,以提高穩定特徵點的數量.此外,藉助覈方法的映射特性,解決瞭跼部不變映射法丟失非線性高維特徵的問題,形成一種基于覈跼部不變映射的非線性降維法,進而對特徵描述子進行特徵重劃.實驗結果錶明,在圖像呎度縮放、鏇轉、模糊、亮度變化等多種場景下,相較現有的主成分分析-SIFT算法,該描述子不但取得更多的穩定特徵點,而且計算速度也得到大幅提升.
위경호지실현도상근종,심조경구로봉성화계산간편적특정묘술자,제출료일충기우핵국부불변영사적척도불변특정전환(scale-invariant feature transform,SIFT)특정묘술산법.해산법재계승SIFT산법량호성질적기출상,의거불동공간척도하능량특정차이성,대척도내적자도상층수진행세화,이제고은정특정점적수량.차외,차조핵방법적영사특성,해결료국부불변영사법주실비선성고유특정적문제,형성일충기우핵국부불변영사적비선성강유법,진이대특정묘술자진행특정중화.실험결과표명,재도상척도축방、선전、모호、량도변화등다충장경하,상교현유적주성분분석-SIFT산법,해묘술자불단취득경다적은정특정점,이차계산속도야득도대폭제승.
