光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2015年
1期
295-301
,共7页
尺度不变特征变换%颜色描述子%全局描述子%SCARF算法
呎度不變特徵變換%顏色描述子%全跼描述子%SCARF算法
척도불변특정변환%안색묘술자%전국묘술자%SCARF산법
Scale Invariant Feature Transform (SIFT)%color invariance%global information%Shape-color Alliance Robust Feature (SCARF)
由于尺度不变特征变换(SIFT)算法只针对图像的局部特征进行描述且忽略了图像的彩色信息,当待匹配图像中存在大量形状相似区域时,误匹配率很高.本文对SIFT图像匹配法进行了改进,提出了SCARF(Shape-color AllianceRobust Feature)图像匹配算法.为解决SIFT常出现的误匹配现象,构造的SCARF算子利用SIFT检测子提取图像的特征点集,通过建立同心圆坐标系,在SIFT原有框架的基础上融入全局形状信息和颜色不变信息,并采用欧氏距离作为匹配代价函数进行描述子匹配.对包括SCARF算法和SIFT算法在内的5种不同匹配算法通过INRIA数据库进行了实验验证,实验结果表明:SCARF算法在图像模糊、局部特征相似、JEPG压缩和光照变化等复杂变换情况下,匹配准确率优于SIFT等其他算法,降低了误匹配的概率,明显提高了匹配的稳定性和鲁棒性.
由于呎度不變特徵變換(SIFT)算法隻針對圖像的跼部特徵進行描述且忽略瞭圖像的綵色信息,噹待匹配圖像中存在大量形狀相似區域時,誤匹配率很高.本文對SIFT圖像匹配法進行瞭改進,提齣瞭SCARF(Shape-color AllianceRobust Feature)圖像匹配算法.為解決SIFT常齣現的誤匹配現象,構造的SCARF算子利用SIFT檢測子提取圖像的特徵點集,通過建立同心圓坐標繫,在SIFT原有框架的基礎上融入全跼形狀信息和顏色不變信息,併採用歐氏距離作為匹配代價函數進行描述子匹配.對包括SCARF算法和SIFT算法在內的5種不同匹配算法通過INRIA數據庫進行瞭實驗驗證,實驗結果錶明:SCARF算法在圖像模糊、跼部特徵相似、JEPG壓縮和光照變化等複雜變換情況下,匹配準確率優于SIFT等其他算法,降低瞭誤匹配的概率,明顯提高瞭匹配的穩定性和魯棒性.
유우척도불변특정변환(SIFT)산법지침대도상적국부특정진행묘술차홀략료도상적채색신식,당대필배도상중존재대량형상상사구역시,오필배솔흔고.본문대SIFT도상필배법진행료개진,제출료SCARF(Shape-color AllianceRobust Feature)도상필배산법.위해결SIFT상출현적오필배현상,구조적SCARF산자이용SIFT검측자제취도상적특정점집,통과건립동심원좌표계,재SIFT원유광가적기출상융입전국형상신식화안색불변신식,병채용구씨거리작위필배대개함수진행묘술자필배.대포괄SCARF산법화SIFT산법재내적5충불동필배산법통과INRIA수거고진행료실험험증,실험결과표명:SCARF산법재도상모호、국부특정상사、JEPG압축화광조변화등복잡변환정황하,필배준학솔우우SIFT등기타산법,강저료오필배적개솔,명현제고료필배적은정성화로봉성.
