为了提高尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法的不变性,并降低图像中存在多个相似区域时的误匹配率,提出了一种将基于局部二进制模式的中心对称的改进局部三进制模式(center-symmetric improved local ternar...为了提高尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法的不变性,并降低图像中存在多个相似区域时的误匹配率,提出了一种将基于局部二进制模式的中心对称的改进局部三进制模式(center-symmetric improved local ternary patterns,CS-ILTP)描述子和全局灰度值分布(global distribution of intensity,GDI)描述子相融合的局部不变特征描述算法。通过迭代变换,使得由SIFT算法得到的初始特征点收敛到仿射不变点并得到仿射不变区域;分别提取CS-ILTP和GDI描述符,从而得到图像的局部不变特征描述。实验结果表明,所提算法具有高鲁棒性和独特性,相似区域和人工路标匹配中的正确匹配特征个数分别比SIFT算法增加了100%和86%以上。展开更多
点云配准是三维模型重建中的关键步骤。针对传统初配准方法效率低等问题,提出一种结合点云特征的超四点快速鲁棒匹配算法(super four point fast robust matching algorithm,Super4PCS)。首先对点云数据进行尺度不变特征提取,凸显点云...点云配准是三维模型重建中的关键步骤。针对传统初配准方法效率低等问题,提出一种结合点云特征的超四点快速鲁棒匹配算法(super four point fast robust matching algorithm,Super4PCS)。首先对点云数据进行尺度不变特征提取,凸显点云的局部特征;然后把提取的特征点作为Super4PCS算法的初始值,以便实现源点云与目标点云的初配准;最后在初配准的基础上利用最近点迭代(ICP)算法进行精确配准。通过斯坦福兔子点云及实测点云数据对比分析,表明该算法具有更好的配准性能。展开更多
文摘为了提高尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法的不变性,并降低图像中存在多个相似区域时的误匹配率,提出了一种将基于局部二进制模式的中心对称的改进局部三进制模式(center-symmetric improved local ternary patterns,CS-ILTP)描述子和全局灰度值分布(global distribution of intensity,GDI)描述子相融合的局部不变特征描述算法。通过迭代变换,使得由SIFT算法得到的初始特征点收敛到仿射不变点并得到仿射不变区域;分别提取CS-ILTP和GDI描述符,从而得到图像的局部不变特征描述。实验结果表明,所提算法具有高鲁棒性和独特性,相似区域和人工路标匹配中的正确匹配特征个数分别比SIFT算法增加了100%和86%以上。
文摘点云配准是三维模型重建中的关键步骤。针对传统初配准方法效率低等问题,提出一种结合点云特征的超四点快速鲁棒匹配算法(super four point fast robust matching algorithm,Super4PCS)。首先对点云数据进行尺度不变特征提取,凸显点云的局部特征;然后把提取的特征点作为Super4PCS算法的初始值,以便实现源点云与目标点云的初配准;最后在初配准的基础上利用最近点迭代(ICP)算法进行精确配准。通过斯坦福兔子点云及实测点云数据对比分析,表明该算法具有更好的配准性能。
