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Contrast enhancement influences the detection of gradient based local invariant features and the matching of their descriptors

机译：对比度增强影响基于梯度的局部不变特征的检测及其描述符的匹配

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Contrast enhancement (CE) plays an important role in digital photography, medical imaging or scientific visualization, compensating for deficient dynamic range aspects. Our experiments show that CE via histogram modification influences the detection of gradient based local invariant features (LIF) and the matching of their descriptors. We bring evidence that the number of keypoints that can be automatically extracted by gradient based detectors increases with CE, and that matching gradient based keypoint descriptors extracted from image sets processed by CE is negatively affected in terms of Precision-Recall. We observed the effects of several classical and state-of-the-art CE methods on two widely used LIF detection/description techniques: Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Speeded-Up Robust Features (SURF). (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：对比度增强（CE）在数码摄影，医学成像或科学可视化中起着重要作用，可以弥补动态范围不足的问题。我们的实验表明，CE通过直方图修改会影响基于梯度的局部不变特征（LIF）的检测及其描述符的匹配。我们提供的证据表明，基于梯度的检测器可以自动提取的关键点的数量随着CE的增加而增加，并且从CE处理的图像集中提取的匹配的基于梯度的关键点描述符在精确调用方面受到负面影响。我们观察了几种经典的和最先进的CE方法对两种广泛使用的LIF检测/描述技术的影响：尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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