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1、第33卷第5期计算机学报Vol.33No.52010年5月CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSMay2010一种新的局部不变特征检测和描述算法杨恒王庆(西北工业大学计算机学院西安710072)摘要局部不变特征已经被成功地用来解决计算机视觉领域诸多实际问题.文中提出一种新的局部不变特征检测和描述算法,提取出的特征能够对旋转、尺度缩放、光照等变化,甚至弱仿射变换保持不变.一般说来,局部特征的提取分为特征检测和描述两个关键步骤.在特征检测阶段,首先在每一层尺度图像上提取Harris角点,然后在以Harris角点为中心的固定大小的搜索窗内搜索三维尺度空
2、间的极值点作为局部特征点的位置和特征尺度,最后为每个特征点计算主方向.文中的特征检测算法具有良好的可重复率性能.在特征描述阶段,建立了梯度的距离和方向直方图来描述局部特征,文中的特征描述子不但具有良好的匹配性能,而且维数更低,十分有利于提高图像特征的匹配速度.大量的图像匹配与图像检索实验结果验证了文中算法的有效性.关键词局部特征;特征检测;特征描述子;不变性;图像匹配中图法分类号TP391DOI号:10.3724/SP.J.1016.2010.00935ANovelLocalInvariantFeatureDetectionandDescriptionAlg
3、orithmYANGHengWANGQing(SchoolofComputerScienceandEngineering,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi′an710072)AbstractLocalinvariantfeatureshavebeensuccessfullyappliedinmanyapplicationsincomput2ervision.Thispaperproposesanovellocalfeaturedetectionanddescriptionalgorithm.Thefea2tures
4、areinvarianttoimagerotation,scaleandilluminationchanges,andevencanbeinvarianttoweakaffinetransformations.Ingeneral,thelocalfeatureextractionprocesscanbedividedintotwokeystepswhicharefeaturedetectionstepandfeaturedescriptionstep.Inthedetectionstep,firstly,theHarriscornersaredetected
5、ineveryscalelevelimage.Secondly,thelocalscale2spaceextremaissearchedwithinawindowwhichiscenter2localizedonthemulti2scaleHarriscorners.Finally,thepredominantorientationiscomputedforeachkeypoint.Theproposedfeaturedetec2tionalgorithmhasgoodrepeatabilityperformance.Inthedescriptionstep
6、,anovellocaldescrip2toriscreatedbasedonthegradientdistanceandorientationhistogram(GDOH).GDOHnotonlyhasgoodmatchingperformance,butalsohaslowdimensionality,whichresultsinmuchfasterfeaturematchingspeed.Extensiveexperimentalresultshavedemonstratedtheeffectivenessandefficiencyofthepropo
7、sedalgorithm.Keywordslocalfeature;featuredetection;featuredescriptor;invariance;imagematching视觉的许多领域,如宽基线图像匹配、全景图拼接、[126]1引言目标识别、图像检索以及场景重建.局部特征能够对图像间旋转、尺度缩放、视点变换、光照变化等局部不变特征已经越来越广泛地应用在计算机图像变化因素保持不变性,对物体运动、遮挡、噪声收稿日期:2008201203;最终修改稿收到日期:2009211206.本课题得到国家自然科学基金(60873085)和国家“八六三”高技术
8、研究发展计划项目基金(2007AA01Z314,20
