文件名称：CGCI-SIFT：本地描述符的更高效，更紧凑的表示形式
文件大小：945KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-30 22:00:25
Image matching; descriptor; SIFT; CGCI-SIFT;
本文提出了一种新颖的不变局部描述符，将梯度直方图与对比度强度（CGCI）相结合，用于图像匹配和目标识别。 考虑到局部兴趣区域内的子区域对兴趣点的不同贡献，我们将兴趣点周围的局部兴趣区域划分为两个主要的子区域：内部区域和外围区域。 然后，我们分别使用内部区域的梯度直方图信息和外围区域的对比度强度信息来描述划分的区域。 对比度强度信息被定义为兴趣点与局部区域中的其他像素之间的强度差。 我们的实验结果表明，所提出的描述符比具有各种光学和几何变换的SIFT及其变体PCA-SIFT和SURF更好。 它还具有比SIFT及其变体PCA-SIFT和SURF更好的匹配效率，并且有潜力用于各种实时应用中。