基于尺度不變性的圖像特征提取方法研究.pdf

1、作為圖像特征提取技術(shù)的研究熱點(diǎn)之一，對(duì)圖像的尺度不變性特征的分析與研究越來(lái)越受到人們的重視，其核心是通過(guò)提取圖像中具有尺度不變性的特征點(diǎn)，生成對(duì)位移、放縮等具有較強(qiáng)不變性的圖像特征，以利于后續(xù)的圖像處理任務(wù)。本文基于圖像濾波與特征提取的相關(guān)理論，重點(diǎn)研究了具有尺度不變性的圖像特征提取算法及其在圖像分類(lèi)中的應(yīng)用。
　　首先，研究了經(jīng)典的圖像濾波算法，詳細(xì)分述了各算法的思路、流程及特點(diǎn)。并針對(duì)原有的高斯濾波與 Gabor濾波存在的局限

2、，提出了基于高斯 Gabor混合濾波的圖像濾波算法。在不同評(píng)估體系下進(jìn)行的圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)表明，所提的基于混合濾波方法的增強(qiáng)效果優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像濾波方法，突出了圖像中的重要信息，提升了圖像的視覺(jué)效果，為改進(jìn)尺度不變特征提取算法提供了基礎(chǔ)。
　　其次，研究了基于尺度不變性的圖像特征提取算法。針對(duì)SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法中提取特征數(shù)量少、分布不均勻、提取錯(cuò)誤特征等問(wèn)題，結(jié)合高斯Gab

3、or混合濾波提出了一種GSIFT(Gabor SIFT)算法。GSIFT算法通過(guò)使用高斯 Gabor混合濾波函數(shù)替代高斯函數(shù)構(gòu)建圖像尺度空間，在保證提取到的關(guān)鍵點(diǎn)具有尺度不變性的同時(shí)，能夠補(bǔ)償尺度空間中因高斯模糊丟失的圖像細(xì)節(jié)信息，從而產(chǎn)生更加豐富、均勻、準(zhǔn)確的圖像特征。在多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的大量匹配實(shí)驗(yàn)表明，所提算法在提取特征方面較之傳統(tǒng)的SIFT算法具有更高的圖像匹配正確率，特別是在光照和仿射的干擾下，仍有較強(qiáng)的魯棒性。