谭跃生 郑政宇 顾瑞春

一种改进的图像局部不变特征提取方法

谭跃生 郑政宇 顾瑞春

(内蒙古科技大学信息工程学院 内蒙古 包头 014010)

针对传统局部特征提取算法在提取特征点时效率不高，生成描述子需要计算主方向等问题，结合SURF算法和RGT(Radial Gradient Transform)，在精度损失尽可能小的情况下提高局部不变特征提取速度，提出一种改进的AR-SURF(加速径向SURF)算法。该方法在特征检测阶段，在定位特征点时减少构造尺度空间时所计算的响应层个数，将求取对应点响应放在定位阶段。在特征描述阶段，取消确定主方向的过程，将特征点周围区域的Haar小波响应进行RGT变换，然后将特征点周围区域划分为多个同心圆，并统计特征点周围圆形区域内的响应结果，最后利用小波响应结果得到旋转不变的特征描述子。实验结果表明，AR-SURF算法节省了时空损耗，提升了定位速度，提取效果更好，更加合适于海量图片处理。

Haar小波 径向梯度变换 旋转不变性

0 引 言

近年随着互联网的发展和海量图片处理的需要，图像局部特征提取算法的实时性的要求更加地彰显出来。以跟踪目标为例，通常目标跟踪处理的对象是实时传感器得到的一系列图像，如果不能达到规定帧处理速率便不能保证处理数据的实时性和连贯性，但是现有的图像局部特征提取领域的算法，在特征点定位和描述时需要大量的时间，不能满足需求。在一定精度下，提升提取的速度，满足海量图片的实时性检测，成为图像特征提取的研究重点。……