【摘 要】
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针对传统的局部特征描述子在图像匹配效果和效率上很难兼顾的问题,提出了一种基于梯度角度的直方图(HGA)的图像匹配算法。该算法先通过加速片段测试特征(FAST)获取的图像关键
【机 构】
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华中科技大学自动化学院,湖南人文科技学院能源与机电工程系
【基金项目】
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中国博士后科学基金资助项目(2014M562028);湖南省教育厅项目(14C0599)
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针对传统的局部特征描述子在图像匹配效果和效率上很难兼顾的问题,提出了一种基于梯度角度的直方图(HGA)的图像匹配算法。该算法先通过加速片段测试特征(FAST)获取的图像关键点,然后采用块梯度计算和飞镖靶型结构对局部区域的结构特征进行描述。HGA有效地实现了在旋转、模糊、亮度等多种变换下的良好匹配性能,并在一定程度上具备抗仿射变换的能力。在各种复杂场景下,与高速鲁棒描述子(SURF)、尺度不变特征转换(SIFT)和FAST定向的抗旋转二进制鲁棒独立基元特征(BRIEF)描述子(ORB)进行的实验对比表明基于梯度角度的直方图局部特征描述子达到了匹配效果和效率的均衡,算法时间约为SIFT的1/3,点对匹配准确率均在94.5%以上。
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