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基于ORB-LATCH的特征检测与描述算法

2017-09-03刘洁瑜周小刚李维鹏

计算机应用 2017年6期
关键词:特征检测

李 卓,刘洁瑜,李 辉,周小刚,李维鹏

(1.火箭军工程大学 控制工程系,西安 710025; 2.火箭军驻第四研究院军事代表室,西安 710025)

基于ORB-LATCH的特征检测与描述算法

李 卓1*,刘洁瑜1,李 辉2,周小刚1,李维鹏1

(1.火箭军工程大学 控制工程系,西安 710025; 2.火箭军驻第四研究院军事代表室,西安 710025)

(*通信作者电子邮箱18392432652@163.com)

针对基于学习安排的三元组(LATCH)二进制描述子不具备尺度不变性且其旋转不变性,需要特征检测子辅助的问题,提出了一种基于快速定向旋转二进制稳健基元独立特征(ORB)和LATCH相结合的特征检测与描述算法。首先,在图像金字塔尺度空间上进行加速段测试特征(FAST)检测;然后,采用ORB灰度质心方法来进行方向补偿;最后,对特征进行LATCH描述。实验结果表明,所提算法具备运算量小、实时性高以及旋转和尺度不变性的特点,在相同的准确率下,其召回率优于ORB和哈里斯-LATCH(HARRIS-LATCH)算法,其匹配内点率比ORB算法提高了4.2个百分点。该算法在保持实时性的同时进一步缩小了与基于直方图的尺度不变特征变换(SIFT)和加速健壮特征(SURF)算法之间的精度差距,可对图像序列进行快速且精确的实时处理。

特征检测;二进制描述子;尺度不变性;旋转不变性;实时性

0 引言

特征的检测与描述是计算机视觉领域许多问题的基础,在诸如跟踪、视觉里程计以及视觉导航等应用背景,寻求快速而鲁棒的检测描述方法是实现对帧频实时处理的关键。

在特征检测方面,类似高斯差分(Difference of Gaussian, DoG)的斑点检测子具有尺度不变性,但是计算量较大,因此计算量较小的角点检测在实时性系统中得到了广泛的应用。……

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