融合全局-颜色信息的尺度不变特征变换

王睿; 朱正丹

doi:10.3788/OPE.20152301.0295

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融合全局-颜色信息的尺度不变特征变换

信息科学 | 更新时间：2020-08-13

- 融合全局-颜色信息的尺度不变特征变换
- SIFT matching with color invariant characteristics and global context
- 光学精密工程 2015年23卷第1期页码：295-301
- 作者机构：
  
  北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京,100191
- 作者简介：
  
  [ "王睿(1965-), 女, 北京人, 博士, 副教授, 主要研究工作是计算机视觉, 数字光电信号处理, 光电成像与模式识别.E-mail:wangr@buaa.edu.cn" ]
  [ "朱正丹(1990-), 男, 安徽合肥人, 硕士研究生, 2010年于北京航空航天大学获得学士学位, 主要从事机器视觉等方面的研究.E-mail:sy1017133@aspe.buaa.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(No.60974108)()
- DOI：10.3788/OPE.20152301.0295
  中图分类号： TP751.1
- 收稿日期：2014-10-29，
  
  修回日期：2014-11-07，
  
  纸质出版日期：2015-01-25
- 稿件说明：
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王睿, 朱正丹,. 融合全局-颜色信息的尺度不变特征变换[J]. 光学精密工程, 2015,23(1): 295-301

WANG Rui, ZHU Zheng-dan,. SIFT matching with color invariant characteristics and global context[J]. Editorial Office of Optics and Precision Engineering, 2015,23(1): 295-301
王睿, 朱正丹,. 融合全局-颜色信息的尺度不变特征变换[J]. 光学精密工程, 2015,23(1): 295-301 DOI： 10.3788/OPE.20152301.0295.

WANG Rui, ZHU Zheng-dan,. SIFT matching with color invariant characteristics and global context[J]. Editorial Office of Optics and Precision Engineering, 2015,23(1): 295-301 DOI： 10.3788/OPE.20152301.0295.

摘要

由于尺度不变特征变换(SIFT)算法只针对图像的局部特征进行描述且忽略了图像的彩色信息

当待匹配图像中存在大量形状相似区域时

误匹配率很高. 本文对SIFT图像匹配法进行了改进

提出了SCARF(Shape-color Alliance Robust Feature)图像匹配算法.为解决SIFT常出现的误匹配现象

构造的SCARF算子利用SIFT检测子提取图像的特征点集

通过建立同心圆坐标系

在SIFT原有框架的基础上融入全局形状信息和颜色不变信息

并采用欧氏距离作为匹配代价函数进行描述子匹配.对包括SCARF算法和SIFT算法在内的5种不同匹配算法通过INRIA数据库进行了实验验证

实验结果表明:SCARF算法在图像模糊、局部特征相似、JEPG压缩和光照变化等复杂变换情况下

匹配准确率优于SIFT等其他算法

降低了误匹配的概率

明显提高了匹配的稳定性和鲁棒性.

Abstract

As Scale Invariant Feature Transform(SIFT)describes local characteristics of images only and ignores the color information of the images

it has higher match errors when a lot of similar regions in the images are matched. This paper improves the SIFT algorithm and proposes a novel method as an extension of the SIFT

called a Shape-color Alliance Robust Feature (SCARF) descriptor

to resolve the problems mentioned above. The proposed approach SCARF uses the SIFT descriptor to extract the feature point set of the images. Then

by building a concentric-ring model

it integrates a color invariant space and a shape context with the SIFT to construct the SCARF descriptor

and uses the Euclidean distance as cost function to match the descriptor. A comparative evaluation for different descriptors is carried out by the INRIA database

which verifies that the SCARF approach provides better results than other four state-of-the-art related methods in many cases

such as viewpoint change

zoom+ rotation

image blur and illumination change. It concludes that the SCARF reduces the probability of mismatch and improves the stability and robustness of matching process greatly.

关键词

Keywords

references

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