本文關(guān)鍵詞：二值化的SIFT特征描述子及圖像拼接優(yōu)化

  更多相關(guān)文章： SIFT(scale invariant feature transform) 二進制特征描述子 魯棒性 可區(qū)分性 快速圖像拼接

【摘要】：目的針對SIFT算法計算復雜度高、存儲開銷大和近幾年提出的BRIEF(binary robust independent elementary features)、ORB(oriented BRIEF)、BRISK(binary robust invariant scalable keypoints)和FREAK(fast retina keypoint)等二進制描述子可區(qū)分性弱和魯棒性差的問題,提出基于SIFT的二進制圖像局部特征描述子。方法首先,對傳統(tǒng)SIFT的特征空間和特征向量分布在理論和實驗上進行分析,在此基礎(chǔ)上結(jié)合二進制特征描述子的優(yōu)勢對SIFT進行改進。不同于傳統(tǒng)的二進制特征描述子,本文算法對傳統(tǒng)SIFT特征向量在每一維上的分量進行排序后,以該特征向量的中值作為量化閾值,將高維浮點型SIFT特征向量轉(zhuǎn)化成位向量得到二進制特征描述子。并使用易于計算的漢明距離代替歐氏距離度量特征點間的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配階段將二進制特征描述子分為兩部分并分別對其進行匹配,目的是通過初匹配剔除無效匹配特征點來進一步縮短匹配時間。最后,對提出的量化算法的可區(qū)分性及魯棒性進行驗證。結(jié)果該量化算法在保持SIFT的較強的魯棒性和可區(qū)分性的同時,達到了低存儲、高匹配效率的要求,解決了SIFT算法的計算復雜度高、二進制描述子魯棒性和可區(qū)分性差的問題。此外,在匹配階段平均剔除了77.5%的無效匹配特征點,減少了RANSAC(random sample consensus)的迭代次數(shù)。結(jié)論本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速圖像拼接中,提高匹配和拼接效率。
【作者單位】： 桂林電子科技大學計算機與信息安全學院;
【關(guān)鍵詞】： SIFT(scale invariant feature transform) 二進制特征描述子 魯棒性 可區(qū)分性 快速圖像拼接
【基金】：國家自然科學基金項目(61272216,61572147) 桂林電子科技大學圖像圖形智能處理重點實驗項目(GIIP201501,GIIP201401) 廣西可信軟件重點實驗室項目(kx201502)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 論文引用格式:Li Q,Jiang Z T.Binary quantized SIFT feature descriptors for optimized image stitching[J].Journal of Image and Graphics,2016,21(12):1593-1601.[李倩,江澤濤.二值化的SIFT特征描述子及圖像拼接優(yōu)化[J].中國圖象圖形學報,2016,21(12):1593-1601.] 0引

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本文編號：583526