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哈尔滨工业大学学报 2024年第4期56卷 92-100页

作者：向浩鸣夏晓华葛兆凯曹雨松道路施工技术与装备教育部重点实验室(长安大学) 西安710064

模仿人眼的视觉特性已成为机器迈向智能感知、智能认知的研究热点和难点。图像边缘蕴含着丰富的信息,因此人眼对场景中物体的边缘更加敏感。为在机器上实现这一视觉特性,提出了一种仿人眼双目图像特征点提取与匹配方法。首先选择边缘特... 详细信息

模仿人眼的视觉特性已成为机器迈向智能感知、智能认知的研究热点和难点。图像边缘蕴含着丰富的信息,因此人眼对场景中物体的边缘更加敏感。为在机器上实现这一视觉特性,提出了一种仿人眼双目图像特征点提取与匹配方法。首先选择边缘特征提取能力突出的SUSAN(small univalue segment assimilating nucleus)算子作为特征检测器;然后改进尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)描述子的采样邻域,减少远离特征点的梯度信息因视点和视角差异带来的匹配误差,保留靠近特征点的主要梯度信息;随后对输入图像建立多尺度结构,在不同尺度上计算同一特征的主要梯度信息;最后利用平方根核比较梯度信息的相似性,生成多尺度描述子,增强描述向量的独特性。实验采用多种评价指标分别对提出的多尺度描述子和整体算法进行评估,并与经典的SIFT、SURF(speeded up robust features)、Root-SIFT等算法和先进的BEBLID (boosted efficient binary local image descriptor)、SuperGlue、DFM等算法进行对比。结果表明:提出的多尺度描述子能够提高边缘特征点的匹配准确率,并对光照变化具有更强的适应能力,体现出更好的匹配稳定性;与其他算法相比,本算法具有更高的匹配准确性。

关键词：特征点提取特征点匹配仿人眼双目图像多尺度结构特征描述子

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