基于重叠亮度序的曲线描述子
江燕
王静
刘红敏
1.河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作4540002.河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作4540003.河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000
摘要：针对现有亮度序划分方法导致子区域划分不稳定的问题,在已有的亮度序均值标准差描述子(IOMSD)和亮度序曲线描述子(IOCD)基础上,引入重叠亮度序划分思想,提出基于重叠亮度序的曲线描述子OIOMSD和OIOCD.与传统描述子构造子区域划分互不重叠不同,本文首先依据图像局部区域内各像素点的亮度序划分原始子区域,其次将每个子区域与其后相邻的子区域进行一定程度的重叠合并,成为最终的子区域.该方法不仅克服了固定形状划分子区域产生的边界误差,而且能够解决噪声和非单调光照对子区域边界点的影响.实验结果表明,OIOMSD和OIOCD对旋转变化、视角变化、噪声和光照变化图像具有鲁棒性,尤其是OIOCD在非单调光照图像上的匹配性能优于已有的IOCD算法.
关键词：亮度序均值标准差描述子亮度序曲线描述子曲线匹配重叠亮度序
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省科技攻关计划(182102210053)
论文发表日期：2020-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 114-121 )
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