一种鲁棒的基于图像对比度的局部特征描述方法

该文提出一种鲁棒的基于对比度的局部特征描述方法,即独立元素对比度直方图(Independent Elementary Contrast Histogram,IECH)描述子。首先计算特征区域内各像素与被随机采样像素间的对比度值。然后,在极坐标下以特征主方向为基准,将局部特征区域分割成32个子区域,分别统计2维正负对比度直方图。最后,对统计结果进行归一化处理,产生64维的IECH特征描述向量。实验结果表明,该方法在保持与SIFT相当的匹配性能的同时,具有更快的特征生成速度与更低的特征维数。相比于具有相同时间复杂度与特征维数的对比度上下文直方图(CCH)方法,该方法描述子的性能有了明显的提高,更适合在实时应用中使用。

均值规范化对比度的局部特征描述符

目的针对SIFT(scale invariant feature transform)特征描述方法存在特征维数高,计算效率低等问题,提出一种快速的,低维数的局部特征描述方法,即MN-CCH(mean normalized contrast context histogram)。方法首先对局部特征区域内的像素进行均值规范化处理,得到局部特征区域的规范化对比度值。然后,在极坐标下以主方向为基准,将局部特征区域划分成32个子区域,统计每个子区域的正负对比度直方图。最后,对统计结果进行归一化消除线性光照的影响,得到64维的MN-CCH描述向量。结果在图像变换数据集和小型图像检索数据库上的实验结果表明,64维的MN-CCH描述子可以达到与128维SIFT相当的匹配性能和相同的检索准确率,在描述子生成和匹配效率上明显优于SIFT方法,而且与同维数的CCH相比性能有明显的提高。结论 MN-CCH描述子在保留与SIFT相当性能的前提下,具有特征维数和计算效率的优势,更适合在一些对计算和存储资源要求较高的应用(如机器人导航、视觉SLAM等)中使用。