基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述新算法

• 作者: 何林远 南栋 周理 毕笃彦 马时平
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多尺度熵 局部聚集特征 非线性降维
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1619-1623
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2905字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.08.025

摘要

为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SIFT和MSE的局部聚集特征描述算法.分析说明了该方法在继承SIFT算法良好性质的基础上,通过对多尺度下信息熵的估计,能够快速准确找出图像局部结构特征并利用改进的非线性降维方法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、亮度变化等多种变换条件下,该描述子不仅能够取得更多的特征效果,并且计算速度较原算法大幅提升.该算法适用于实时性要求较高,存在旋转、尺度缩放、亮度差异等变换下的结构图像寻找描述子.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕笃彦	空军工程大学航空航天工程学院	282	3094	27.0	43.0
2	何林远	西安交通大学电子与信息工程学院	42	241	8.0	14.0
4	马时平	空军工程大学航空航天工程学院	74	784	15.0	25.0
5	南栋	空军工程大学航空航天工程学院	14	227	8.0	14.0
6	周理	空军工程大学航空航天工程学院	9	58	5.0	7.0