發(fā)布時間：2019-10-24 04:24

【摘要】：針對圖像匹配在圖像拼接、目標(biāo)識別等領(lǐng)域的應(yīng)用中尺度不變特征變換(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法計算復(fù)雜度高、實時性較差的問題,提出了一種基于局部二進(jìn)制模式(Local Binary Patterns,LBP)和圖變換(Graph Transformation Matching,GTM)的匹配算法.首先采用SIFT特征檢測提取特征點(diǎn)并以特征點(diǎn)為中心取13×13的圖像塊作為特征區(qū)域;然后用本文提出的局部旋轉(zhuǎn)不變二進(jìn)制模式(Local Rotation Invariant Binary Patterns,LRIBP)描述子對特征區(qū)域進(jìn)行描述產(chǎn)生29維的特征描述向量,降低了描述子的復(fù)雜度,并以歐氏距離為度量準(zhǔn)則進(jìn)行初始匹配;最后采用圖變換匹配算法剔除誤匹配點(diǎn),從而提高算法的運(yùn)算速率和匹配精度.仿真結(jié)果表明,本文所提算法不僅具有較高的精度和較強(qiáng)的魯棒性,并且減少了算法的運(yùn)算量,提高了算法的實時性.
【作者單位】： 蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.51265032,No.61263003)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2552377