快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子

发布时间：2018-05-03 08:05

  本文选题：特征匹配 + 特征检测　； 参考：《系统工程与电子技术》2017年06期

【摘要】：为提高特征检测的可靠性与实时性,提出了一种快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子(fast adaptive robust invariant scalable feature detector,FARISFD)。首先提出尺度空间组数自适应选取方法改善了检测子针对不同图像的鲁棒性,然后提出基于过渡层的尺度空间构建方法加强了尺度空间的鲁棒性,最后利用基于加速段的特征检测子(features from accelerated segment test,FAST)计算特征分数,并通过简化传统亚像素级矫正方法,提高了特征分数的计算与亚像素级矫正速度。通过复现率与耗时实验进行了验证,与5种使用广泛的检测子对比结果表明,FARISFD的鲁棒性与速度较高。
[Abstract]:In order to improve the reliability and real time of feature detection, a fast adaptive robust scale invariant feature detector (fast adaptive robust invariant scalable feature detector, FARISFD) is proposed. Firstly, the adaptive selection method of scale space group number is proposed to improve the robustness of the detector for different images, and then the base is proposed. The scale space construction method in the transition layer strengthens the robustness of the scale space. Finally, using the features from accelerated segment test (FAST) based on the acceleration segment, the feature fraction is calculated, and the computation and subpixel correction speed of the feature fraction are improved by simplifying the traditional subpixel level correction method. The experiments on rate and time consuming have been verified and compared with 5 widely used detectors. The results show that FARISFD is robust and fast.

【作者单位】： 军械工程学院无人机工程系;
【基金】：国家自然科学基金(51307183)资助课题
【分类号】：TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 潘广林;梁彦;金术玲;潘泉;程咏梅;;基于子束变换的自适应线性特征检测[J];火力与指挥控制;2008年10期

2 刘伟;纪玉波;;一种改进的人眼特征检测方法[J];辽宁石油化工大学学报;2010年03期

3 黄志武;张锐;;基于近红外光和可变形模板的人眼特征检测方法[J];电脑知识与技术;2008年07期

4 杨恒;王庆;;一种新的局部不变特征检测和描述算法[J];计算机学报;2010年05期

5 肖志涛,国澄明,侯正信,于明;图像特征检测算法的分析与研究[J];中国图象图形学报;2004年12期

6 张少平;杨忠;黄宵宁;吴怀群;;基于特征检测的航拍图像电力线提取方法[J];应用科技;2012年05期

7 赵慧慧;梁志敏;高洪明;吴林;;用于遥控焊接的焊缝特征检测算法[J];焊接学报;2008年12期

8 刘昕鑫;王元庆;;基于双焦单目立体视觉的多层次特征检测算法[J];计算机测量与控制;2009年02期

9 李亮,赵强,陈志文;基于分析Unix命令击键特征检测系统冒用[J];计算机与现代化;2005年08期

10 张一;成礼智;;一种基于Beamlet变换的图像线性特征检测方法[J];电视技术;2007年01期

相关博士学位论文 前4条

1 刘钧石;基于近似计算的断层图三维迭代重建与图像特征检测的研究[D];浙江大学;2015年

2 钟清流;时序、图像特征检测的理论、方法及应用研究[D];中南大学;2008年

3 王建辉;实时视觉特征检测与匹配硬件架构研究[D];华中科技大学;2015年

4 杜刚;新闻数据中突发话题检测研究[D];北京邮电大学;2012年

相关硕士学位论文 前10条

1 常旭剑;基于FAST检测及SIFT描述的特征检测算法[D];中北大学;2015年

2 许可乐;图像局部不变特征检测与描述技术研究[D];国防科学技术大学;2013年

3 刘欢;高清视频中目标检测算法的研究[D];西南科技大学;2016年

4 赵珊;手臂静脉红外图像特征检测与匹配算法研究[D];南京航空航天大学;2016年

5 张晓静;基于数字图像处理的导盲系统设计[D];河北科技大学;2016年

6 姜艳;对基于点表示的物体进行绘制和特征检测的技术的研究与实现[D];吉林大学;2008年

7 冯小平;基于高光谱成像技术的血迹形态特征检测研究[D];重庆理工大学;2013年

8 杨云英;仿射不变特征检测算法性能分析[D];山西大学;2012年

9 吕思凡;人脸皮肤图像特征检测[D];北京交通大学;2008年

10 张仁俊;视皮层细胞特征检测研究[D];吉林大学;2008年

，

本文编号：1837684