基于曲线拟合的SIFT特征精确定位算法

• 作者: 刘影 张正平 陆安江
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 曲线拟合 精确定位 边缘响应 SIFT
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 92-94
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1565字
• 语种: 中文

摘要

尺度不变特征(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)算法由特征提取、特征描述、特征匹配三部分构成.SIFT特征点是在高斯二阶差分层提取的局部极值点,并利用尺度空间函数的二阶泰勒级数展开,将局部极值精确定位至亚像素级,Hessian矩阵剔除弱边缘响应的点.但由于泰勒级数展开的函数形式以及Hessian矩阵均需要利用图像信号的导数信息,原算法利用差分近似代替微分,产生一定的误差.这里算法利用最小二乘拟合出10参数的三维二次曲线,直接对曲线函数求导来精确定位和弱边缘剔除,实验结果表明,相对于经典SIFT,这里算法具有更高的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆安江	贵州大学计算机科学与信息学院	61	169	8.0	10.0
2	张正平	贵州大学计算机科学与信息学院	95	328	9.0	14.0
3	刘影	贵州大学计算机科学与信息学院	4	9	1.0	3.0