【摘 要】
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针对现有的Harris角点提取算法在图像匹配法中,存在精度低、抗干扰和抗光照变化能力弱的缺陷,提出一种基于局部二进制模式(Local Binary Patterns,LBP)和图变换匹配算法(Graph Transformation Matching,GTM)相结合的鲁棒精确匹配算法。采用改进的Harris边缘特征检测提取特征点并选取图像块作为特征区域;采用改进的中心对称局部二进制模式(Cente
【机 构】
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西安邮电大学自动化学院,西安邮电大学电子工程学院
【基金项目】
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陕西省重点研发计划(2019GY-107)。
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针对现有的Harris角点提取算法在图像匹配法中,存在精度低、抗干扰和抗光照变化能力弱的缺陷,提出一种基于局部二进制模式(Local Binary Patterns,LBP)和图变换匹配算法(Graph Transformation Matching,GTM)相结合的鲁棒精确匹配算法。采用改进的Harris边缘特征检测提取特征点并选取图像块作为特征区域;采用改进的中心对称局部二进制模式(Center Symmetric Local Binary Patterns,CSLBP)对高维特征进行降维生成2
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