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文檔簡介
1、圖像的理解是建立于對圖像特征的提取、描述和匹配基礎(chǔ)之上的。其中,圖像特征可分為全局和局部兩種:1)全局圖像特征足以整幅圖像為單位進(jìn)而提取出諸如顏色直方圖或歐拉數(shù)等信息作為圖像的全局特征；2)局部圖像特征是以圖像的局部作為單位,其速度相比全局特征提取稍慢,但對大多數(shù)的幾何和光照變換具有較強(qiáng)的不變性,并且得益于當(dāng)前的硬件水平,處理速度已不成問題。所以,局部圖像特征已經(jīng)成為當(dāng)前圖像特征提取方案的主流技術(shù)。本論文提出一種全新的概念,即鏡面翻轉(zhuǎn)變
2、換不變性的特征描述(MIFT),這一概念可以應(yīng)用于幾乎所有類SIFT的局部特征描述符之上。基于MIFT,作者又提出一種結(jié)構(gòu)更為緊湊的特征描述方案(FIND),并且加入了對特征支撐區(qū)域的空間關(guān)注。
除了特征的提取和描述之外,特征匹配在圖像理解中占有同樣舉足輕重的地位。一個好的特征匹配方案主要考慮兩個因素,即匹配準(zhǔn)確率和正確匹配的數(shù)目。為了同時提高匹配準(zhǔn)確率和正確匹配數(shù)目,本論文提出了一種基于三角約束的特征匹配方案(T-CM)
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