三角组合约束下的尺度不变特征描述子

发布时间：2018-03-29 12:44

  本文选题：特征匹配　切入点：点匹配　出处：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年02期

【摘要】：为克服单点描述子匹配数量少、匹配正确率低等问题,提出一种三角组合约束下的尺度不变特征描述子.首先利用几何约束将满足条件的3个特征点组合为三角形;然后利用三角形内切圆半径作为支撑区域确定的依据,对获取的三角形构建尺度不变的特征描述子并进行匹配;最后根据支撑区域主方向信息将三角形匹配转换为点匹配,并利用重复匹配出现的概率去除错误匹配.实验结果表明,该方法不仅对旋转、尺度变化、视角变化、JPEG压缩等图像变化具有鲁棒性,而且匹配的特征点数量多、匹配准确率较高.
[Abstract]:In order to overcome the problems of small number of single - point descriptions and low matching accuracy , this paper proposes a kind of invariant feature descriptor under the constraint of triangular combination . Firstly , the three feature points satisfying the condition are combined into triangles by using geometric constraints . Finally , using the radius of the triangle inscribed circle as the basis for the determination of the supporting area , the obtained triangle is transformed into the invariant feature descriptor and the error - matching is removed by the probability of repeated matching . The experimental results show that the method not only has robustness to the changes of rotation , scale , angle of view , JPEG compression and other image changes , but also the matching feature points are many , and the matching accuracy is high .

【作者单位】： 河南理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61572173,61472119,61472373,61401150) 河南理工大学创新型科研团队资助计划(T2014-3);河南理工大学杰出青年基金(J2013-2)
【分类号】：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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本文编号：1681198