基于梯度空间二值纹理化描述子的矿山井筒视频图像匹配

发布时间：2018-06-25 04:18

  本文选题：矿山井筒图像匹配 + 特征邻域状态　； 参考：《金属矿山》2017年06期

【摘要】：针对传统匹配算法在低质量的矿山井筒视频图像匹配时匹配精度和效率低问题,提出基于梯度空间纹理化描述子的匹配算法。该算法快速检测特征点和特征点邻域状态,并将二值纹理和方向梯度直方图相结合构建特征描述子,提高描述子的区分度,然后根据特征点状态分类,在类内采用2种不同的匹配策略大幅提高算法的执行效率。试验结果验证,该算法能有效解决图像模糊、光照变化、低对比度和图像变形问题,对低质量的矿山井筒视频图像具有较好的匹配效果。
[Abstract]:Aiming at the problem of low accuracy and efficiency of traditional matching algorithm in low quality mine shaft video image matching algorithm based on gradient spatial texture descriptor is proposed. The algorithm quickly detects feature points and neighborhood states of feature points, and combines binary texture and directional gradient histogram to construct feature descriptors to improve the discriminant degree of descriptors, and then classify them according to feature points. Two different matching strategies are used in the class to improve the efficiency of the algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively solve the problems of image blur, illumination change, low contrast and image deformation, and has a good matching effect on low quality mine shaft video images.
【作者单位】： 武汉科技大学理学院;冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室;
【基金】：湖北省自然科学基金项目(编号:2015CFB602) 冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室项目(编号:Y201413)
【分类号】：TD262;TD76;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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