-
题名基于联合SIFT和SURF特征的三维表面重建
被引量：3
- 1
-
-
作者
金妍君
万旺根
-
机构
上海大学通信与信息工程学院上海大学智慧城市研究院
-
出处
《电子测量技术》
2019年第11期107-111,共5页
-
文摘
一般提取二维图像特征点的方法用到SIFT特征提取,因为SIFT特征有几个特性:对噪声和光线容忍度高、区分性、多量性、可扩展性等,但对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱。SURF特征也是提取图像的尺度不变特征,SURF方法使用Hessian矩阵的行列式值作特征点检测,在对于光滑边缘的目标特征点检测效果要优于SIFT特征。采用同时提取图像中SIFT和SURF特征的方法用于关键点的确定,能够在SIFT特征稳定性好、尺度不变性基础上,提高边缘光滑目标的特征点检测能力。实验结果表明,使用SIFT特征和SURF特征联合的方法能够重建出更多的顶点数和面片数,包括利用SIFT特征提取后存在空缺的部分。重建出的三维表面有更完整更准确的顶点和三角形面片,能提高重建表面的完整度与真实性。
-
关键词
SIFT特征
SURF特征
联合特征提取
稀疏点云
三维表面重建
-
Keywords
SIFT features
SURF features
jointly feature extraction
sparse point cloud
3D surface reconstruction
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
-
