【摘 要】
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提出一种新的基于局部差异二值(local difference binary,LDB)描述子和局部空间结构匹配方法实现快速场景辨识,运用多重网格密集采样得到图像区域的灰度和梯度信息,比较网格
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院; 机器人视觉感知与控制国家工程实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602397);湖南省自然科学基金资助项目(2017JJ2251);湖南省重点学科建设资助项目
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提出一种新的基于局部差异二值(local difference binary,LDB)描述子和局部空间结构匹配方法实现快速场景辨识,运用多重网格密集采样得到图像区域的灰度和梯度信息,比较网格间的灰度和梯度进行二值描述,继承了二值特征提取的快速和低存储的优点。通过构建特征点的局部空间分布约束,将局域内的多点匹配取代单点匹配,排除了大量错配点,提升了匹配的准确率。试验表明,本研究方法计算效率约是尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)的2. 7倍,加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)的1. 9倍,充分验证了本研究方法的有效性和识别性能。
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