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1、第15卷第5期中国图象图形学报Vo.l15,No.52010年5月JournalofImageandGraphicsMay,20103维物体SIFT特征的提取与应用熊英马惠敏(清华大学电子工程系图象图形研究所,北京100084)摘要SIFT(scale-invariantfeaturetransform)算法自提出以来,就因其优越的性能(尺度不变性、旋转不变性、抗噪声能力强、受光照变化影响小等),而备受图像图形领域研究者的青睐。该算法的核心特征(SIFT特征)基于局部梯度,能够抵抗图像大幅度的伸缩、旋转等,很好地满足了3维物体识别的实际需要。而SIFT特征对投影变换的相对敏感
2、性恰可用于3维模型的视点空间划分,且划分依据与匹配依据一致,能够有效提高匹配准确度。合理设置SIFT算法的阈值还可以有效处理物体背景分割等技术问题。通过充分的预处理,能够有效降低SIFT算法计算复杂度高,使得系统基本达到实时匹配。总之,将SIFT特征应用在3维物体识别系统中的视点空间划分、背景物体分割、模式特征匹配等模块,可以有效地提高系统的识别速度与效率,增强系统的稳定性。关键词SIFT3维物体识别模式匹配视点空间划分中图法分类号:TP391.41文献标志码:A文章编号:1006-8961(2010)05-814-06ExtractionandApplicationo
3、f3DObjectSIFTFeatureXIONGYing,MAHuimin(InstituteofImageandGraphics,DepartmentofElectronicEngineering,TsinghuaUniversity,Beijing100084)AbstractTheSIFTalgorithmiswidelyadoptedbyresearchersinimageandgraphicstudy,withitsmanyadvantagessuchasinvariancetoscaling,rotation,noiseandilluminationchanges.SI
4、FTfeatureisbasedonlocalgradient,makingitinvulnerabletolargescaleofimageextension,compressionandrotation,andthismeetsthepracticalrequirementsof3Dobjectrecognition.Andthesensitivitytohomographictransformationofthefeaturecanbeappliedtopartitiontheviewspace.Reasonablysettingthethresholdvalue,SIFTalg
5、orithmcanhandlethetechnicalproblemssuchascuttingtheobjectfromitsbackground.Afterpre-processing,thehighcomputationcomplexitycanbereduced,makingthesystemruninrealtime.Therefore,applyingSIFTfeatureinviewspacepartition,cuttingtheobjectfromitsbackgroundandpatternmatchingcaneffectivelyenhancetherobust
6、nessofthesystemandimproveitsspeedandefficiency.KeywordsSIFT,3Dobjectrecognition,patternmatch,viewspacepartition来描述。但投影变换的非线性极大地增加了运算的0引言复杂度,因此在实际中往往采用仿射变换来代替投影变换。于是3维物体识别的一个关键问题就是找出于在自动导航、自动检测、机器人抓取物件及到物体的仿射不变性特征,并以此进行目标的匹配[3-4]装配任务等许多实际需要,3维物体识别如今已成识别。在小角度近似下,仿射不变性又可以归[1]为一个非常活跃的研究领域。3维物体识别的
7、一结为尺度不变性和在平面内的旋转不变性。个难点在于克服因视点位置改变而引起的目标姿态SIFT(scale-invariantfeaturetransform)算法由[2][5][6]变化。这种姿态变化一般可以用一个投影变换Lowe于1999年提出,并于2004年完善总结。基金项目:国家自然科学基金项目(60502013);国家高技术研究发展计划(863)项目(2006AA01Z115)收稿日期:2009-04-17;改回日期:2009-07-1
