中央高校基本科研业务费专项资金(201161902020014)
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 相关作者：陈敏邵振峰慎于蓝更多>>
- 相关机构：武汉大学华中科技大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 一种稳健的高效角点特征提取变换被引量：2
- 2013年
- 针对目前基于加速分割的高效角点检测方法存在角点定位不准、对图像亮度变化以及图像边缘敏感等问题,提出了一种鲁棒的高效角点特征提取变换REFET。该算法首先基于人类视觉的颜色恒常性进行图像增强以提高算法对图像亮度变化的鲁棒性,然后根据对角相似性约束对图像进行边缘点粗检测,最后通过一种自适应的检测模板进行角点提取,获取定位准确的角点特征。实验结果表明,本文提出的REFET方法在保证时间效率的同时,提高了特征的定位准确度和对图像亮度变化的鲁棒性,较好地抑制图像边缘点。
- 陈敏邵振峰
- 关键词：特征提取自适应模板
- 尺度、旋转以及亮度稳健的高分辨率影像直线特征匹配被引量：10
- 2013年
- 针对点特征匹配方法中特征的独特性不高,在弱纹理区域的影像匹配存在不足等问题,提出了一种尺度、旋转以及亮度稳健的高分辨率影像直线段特征匹配方法。首先,对待匹配的影像进行边缘检测和拟合,提取直线段特征;然后,将直线段特征分级,利用特征的方向关系匹配长直线段特征;最后,以同名长直线段特征对作为控制基础,以角度和距离作为量化特征,构造关系描述符,实现短直线段特征的匹配。实验结果表明,由于在同一幅影像中,每条特征直线段所在直线都有唯一对应的直线方程,特征的独特性很高,所以可以很好地避免误匹配,得到的正确匹配概率为90%以上,且均方根误差达到了亚像素级。该匹配方法在弱纹理区域比点特征匹配方法具有明显的优势,能够较好地满足应用需求。
- 邵振峰陈敏
- 基于基准点和基准方向的SIFT误匹配校正方法被引量：4
- 2012年
- 针对SIFT特征匹配算法对于图像中存在多个相似结构时误匹配概率较大的问题,提出一种基于基准点和基准方向的误匹配剔除方法。试验结果表明,该方法在保留绝大部分正确匹配点对的基础上,可大大降低误匹配概率。
- 陈敏邵振峰慎于蓝
- 关键词：SIFT算法基准点
- 参数自适应的亮度稳健特征提取变换
- 2011年
- 针对目前大多数特征提取算法对图像的亮度变化敏感这一问题,提出了一种基于图像灰度直方图整体分布的参数自适应亮度稳健特征提取变换(PA-IRFET)算法。该算法首先确定灰度变换函数的形式,通过分析图像的直方图分布来计算灰度变换函数参数,然后利用不同参数值的变换函数对图像进行变换,建立图像的亮度空间;最后,以亮度空间为基础,结合适当的特征提取算子在亮度空间进行图像特征提取以获得亮度稳健的特征。通过实验将PA-IRFET算法与Harris算子相结合进行特征点提取,检测到的特征点个数比IRFET-Harris检测到的特征点个数大幅提高,重复特征点的个数大约提高了20%以上。实验结果表明,提出的算法对图像亮度变化具有较强的鲁棒性。
- 陈敏邵振峰
- 关键词：HARRIS算子灰度直方图
