直方图均衡化与SURF重构的图像特征提取方法  

Image characteristics extraction algorithm based on histogram equalization and SURF reconstruction

作　　者：杨帆[1] 邓振生[1] 

机构地区：[1]中南大学有色金属成矿预测教育部重点实验室,地球科学与信息物理学院,长沙410083

出　　处：《计算机工程与应用》2013年第10期188-190,200,共4页Computer Engineering and Applications

摘　　要：针对SURF算法提取图像特征点较少的问题,提出了一种经直方图均衡化处理,重构SURF尺度空间(R-SURF)的图像特征提取方法。该方法能提高图像特征点检测数目,同时保持较高的匹配率,并且继承SURF算法的良好特性。将算法与SURF和C-SURF算法进行比较实验,结果表明R-SURF具有更好的特征检测能力。In order to solve the problem of less features extraction of SURF, an image characteristics extraction algorithm, R-SURF, which is based on histogram equalization and SURF reconstruction is proposed in this paper. This algorithm can extract more features while maintaining good repeatability, and keeping the robust of SURF. Experimental results show that R-SURF has a better performance than that of SURF and C-SURF.

关 键 词：加速稳健特征(SURF)重构 特征提取 直方图均衡化 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]