图像局部特征的提取与匹配研究

发布时间：2021-10-16 08:16

　　图像局部特征相比全局特征,不容易受到光照、遮挡等因素的干扰,同时局部特征对于图像的表示与描述更加精确,鲁棒性更好,而且能够有效的描述图像内容进行图像检索和目标识别等,局部特征主要有基于局部区域的直接灰度描述子和特征点算法。特征点为载体的局部特征算法提出了包括角点、灰度极值点等类型的特征点,该类算法基本都由特征点提取、特征点描述、特征点匹配三个部分组成,这三个部分的不同算法均有很大拓展性,不同算法进行组合可以完成局部特征算法的针对性改进。而对于主要的角点算法,由于固定的算子作用域原因而不具备尺度不变性,因此自适应的算子作用域能有效的改进角点算子的尺度适应性。本文的主要内容和创新点如下:（1）本文首先对不同的角点算法包括Harris角点、SUSAN算法、FAST算法和局部特征匹配算法包括SIFT/SURF、ORB等进行了深入研究,对这些算法按照特征点提取、描述、匹配三部分进行分类总结。针对目前的局部特征算法流程的三个步骤进行了归纳,研究不同局部特征算法的思想,总结出了局部特征算法的模块化体系,并归纳了模块化方法,对不同方法模块进行交叉组合,在尺度、旋转和视角变换下展开对比实验,对不同方法模... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

SUSAN角点检测示意图

部窗口内进行非极大值抑制。 角点也受到参数设置的影响，阈值 t 和 g 的选制角点数目，如果 t 越小，检测到的角点数目小，角点检测就越严格。图像灰度值操作，算法效率高，计算简单，角个像素点为中心一定半径的圆周上的采样点要检查图像中那些灰度属性与周围点不同的点半径的圆周上的 16 个像素点，如下图所示，者小的话，则该点就是角点，实际上计算中需角点又可以写为 FAST-n，常见的有 FAST-9、

第二章 图像局部特征算法点，否则舍弃。上的点进行完整检查，是否存在至少 12 个足条件则认为该点是角点，通常最后还需较依赖对圆周点的检查策略，为了更多的5、9、13 点进行检查。但上述决策仍然具，只有 2 个点同中心点不相似，也并不能，中心点与点 1 和点 5 均处于暗区，并不

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3439459