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摘要:
针对传统的局部特征描述子在图像匹配效果和效率上很难兼顾的问题,提出了一种基于梯度角度的直方图(HGA)的图像匹配算法.该算法先通过加速片段测试特征(FAST)荻取的图像关键点,然后采用块梯度计算和飞镖靶型结构对局部区域的结构特征进行描述.HGA有效地实现了在旋转、模糊、亮度等多种变换下的良好匹配性能,并在一定程度上具备抗仿射变换的能力.在各种复杂场景下,与高速鲁棒描述子(SURF)、尺度不变特征转换(SIFT)和FAST定向的抗旋转二进制鲁棒独立基元特征(BRIEF)描述子(ORB)进行的实验对比表明基于梯度角度的直方图局部特征描述子达到了匹配效果和效率的均衡,算法时间约为SIFT的1/3,点对匹配准确率均在94.5%以上.
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文献信息
篇名 基于梯度角度的直方图局部特征描述子的图像匹配算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 角度直方图 局部特征描述子 多自由度 结构特征 图像匹配
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 虚拟现实与数字媒体
研究方向 页码范围 1079-1083
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 3485字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.04.1079
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 方智文 华中科技大学自动化学院 17 32 3.0 5.0
3 曹治国 华中科技大学自动化学院 37 652 15.0 24.0
4 朱磊 华中科技大学自动化学院 15 107 5.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
角度直方图
局部特征描述子
多自由度
结构特征
图像匹配
研究起点
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