一种基于阶阵列的BRIEF特征描述子

张娓娓; 赵金龙; 何佳; 陈绥阳; 王杰

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一种基于阶阵列的BRIEF特征描述子

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局部特征匹配是机器视觉研究领域中的一个基础问题,也是该领域的研究热点之一,在目标识别、目标跟踪、场景区分等应用中具有重要的作用。而在局部特征匹配研究过程中,如何在满足多种图像变换的前提下,设计一种高效的图像特征描述子是需要解决的一个关键问题。现有的特征描述子,如SIFT和SURF,计算复杂性较高,难以胜任实时视频或移动计算环境;BRIEF特征描述子计算简单,匹配效率高,能满足实时视频或者移动计算环境的要求,但其仅考虑了单个像素,不具备方向,也就不具有旋转不变性。在BRIEF特征描述子的基础上,该文选择多个特征点,并引入阶排列方法,提出一种改进的特征描述子OPoBRIEF。相对于传统的特征描述子,OPoBRIEF能够包含更多的局部特征信息,并且计算复杂性较低。通过特征描述子稳定性实验,表明OPoBRIEF比BRRIEF具有更高的匹配正确率和更好的稳定性。而特征描述子旋转不变性的实验则表明,在旋转角度为10~12区间,OPoBRIEF与SIFT效果相当,但明显优于ORB算法。

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来源
《计算机技术与发展》 |2023年第5期|81-87|共7页
作者
张娓娓; 赵金龙; 何佳; 陈绥阳; 王杰;
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作者单位

西安思源学院电子信息工程学院;

西安交通大学理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
描述子; 二值模式; BRIEF; 阶排列; 旋转不变性;

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