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| 一种鲁棒的基于图像对比度的局部特征描述方法 |
| 颜雪军* 赵春霞 袁夏 |
| 南京理工大学计算机科学与工程学院 南京 210094 |
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| A Robust Local Feature Descriptor Based on Image Contrast |
| Yan Xue-jun Zhao Chun-xia Yuan Xia |
| School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China |
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摘要 该文提出一种鲁棒的基于对比度的局部特征描述方法，即独立元素对比度直方图(Independent Elementary Contrast Histogram, IECH)描述子。首先计算特征区域内各像素与被随机采样像素间的对比度值。然后，在极坐标下以特征主方向为基准，将局部特征区域分割成32个子区域，分别统计2维正负对比度直方图。最后，对统计结果进行归一化处理，产生64维的IECH特征描述向量。实验结果表明，该方法在保持与SIFT相当的匹配性能的同时，具有更快的特征生成速度与更低的特征维数。相比于具有相同时间复杂度与特征维数的对比度上下文直方图(CCH)方法，该方法描述子的性能有了明显的提高，更适合在实时应用中使用。
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| 关键词 ：
图像检索,
图像匹配,
局部特征描述子,
对比度上下文直方图
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| Abstract：该文提出一种鲁棒的基于对比度的局部特征描述方法，即独立元素对比度直方图(Independent Elementary Contrast Histogram, IECH)描述子。首先计算特征区域内各像素与被随机采样像素间的对比度值。然后，在极坐标下以特征主方向为基准，将局部特征区域分割成32个子区域，分别统计2维正负对比度直方图。最后，对统计结果进行归一化处理，产生64维的IECH特征描述向量。实验结果表明，该方法在保持与SIFT相当的匹配性能的同时，具有更快的特征生成速度与更低的特征维数。相比于具有相同时间复杂度与特征维数的对比度上下文直方图(CCH)方法，该方法描述子的性能有了明显的提高，更适合在实时应用中使用。 |
| Key words：
图像检索
图像匹配
局部特征描述子
对比度上下文直方图
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收稿日期: 2013-06-14
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| 基金资助: 国家自然科学基金(61272220)和江苏省自然科学基金(BK2012399)资助课题 |
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通讯作者:
颜雪军：男，1987年生，博士生，研究方向为局部特征描述、机器人控制.
E-mail: aimar_yxj@126.com
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2014, Vol. 36 
