基于二阶矩显著性估算的局部不变特征提取  

Local Invariant Feature Extraction Base on Salient Measurement of Second Moment Matrix

作　　者：胡俊华[1] 徐守时[1] 陈海林[1] 张振[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学电子工程与信息工程系,合肥230027

出　　处：《光电工程》2009年第6期103-108,共6页Opto-Electronic Engineering

基　　金：国家863高技术项目

摘　　要：借鉴图像显著性区域的检测思想,提出一种基于局部二阶矩显著性估算的局部不变特征提取算法。利用二阶矩矩阵对尺度空间下局部图像的各向异性程度的估算作用,在图像尺度空间中对局部特征提取区域的信息显著性进行评估,并根据显著性进行局部不变特征的提取,提取出拥有较高显著性的局部不变特征,增加了匹配特征点对的数量和尺度跨度。真实图像实验证明,该算法在保持局部特征各种不变性的基础上有效地提高了特征提取和匹配算法的性能。Inspired by image salient area detection model, A model for extracting local invariant feature is proposed based on salient measurement of local second moment matrix. The extraction is divided into two stages： The first one is the salient extent estimation of a local feature with analysis of the local image patch＇s anisotropy in image scale space. The second one is to direct the feature extraction process according to the extent of local information saliency and to create local salient feature descriptor with more accurate location match and a larger scale span. The experimental results with many real images show that the algorithm is effective and feasible .

关 键 词：二阶矩矩阵 图像尺度空间 局部不变特征 图像分析 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]