基于投票策略的特征点提取

• 作者: 卢紫微 吴成东 陈东岳 陈红
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征点提取 点匹配 投票策略 图像配准 伪角点
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 信 息 与 控 制
• 页码范围: 157-160,164
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-3026.2016.02.002

摘要

特征点提取算法中存在伪角点和定位不准确的问题，导致特征点匹配率低，并且影响图像配准精度和速度。针对这一问题，提出基于投票策略的特征点提取算法。算法通过选举人投票选举出最强特征性点集，有效去除伪角点。点集中的特征点满足多重准则，特征性强度高。依据坐标选举，保证了特征点定位的准确性。在发生相似变换、亮度变化和加噪的情况下对大量图像进行了特征点提取和匹配实验，并与传统的特征点提取方法进行比较。实验结果表明，该算法提取的特征点具有更好的有效性，算法具有较强的适应性和抗噪性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴成东	东北大学信息科学与工程学院	168	1357	19.0	27.0
2	陈东岳	东北大学信息科学与工程学院	25	145	8.0	11.0
3	卢紫微	东北大学信息科学与工程学院	9	35	3.0	5.0
4	陈红	东北大学信息科学与工程学院	7	32	3.0	5.0