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题名3维物体SIFT特征的提取与应用
被引量:22
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作者
熊英
马惠敏
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机构
清华大学电子工程系图象图形研究所
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2010年第5期814-819,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(60502013)
国家高技术研究发展计划(863)项目(2006AA01Z115)
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文摘
SIFT(scale-invariant feature transform)算法自提出以来,就因其优越的性能(尺度不变性、旋转不变性、抗噪声能力强、受光照变化影响小等),而备受图像图形领域研究者的青睐。该算法的核心特征(SIFT特征)基于局部梯度,能够抵抗图像大幅度的伸缩、旋转等,很好地满足了3维物体识别的实际需要。而SIFT特征对投影变换的相对敏感性恰可用于3维模型的视点空间划分,且划分依据与匹配依据一致,能够有效提高匹配准确度。合理设置SIFT算法的阈值还可以有效处理物体背景分割等技术问题。通过充分的预处理,能够有效降低SIFT算法计算复杂度高,使得系统基本达到实时匹配。总之,将SIFT特征应用在3维物体识别系统中的视点空间划分、背景物体分割、模式特征匹配等模块,可以有效地提高系统的识别速度与效率,增强系统的稳定性。
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关键词
SIFT
3维物体识别模式匹配视点空间划分
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Keywords
SIFT, 3D object recognition, pattern match, view space partition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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