模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (4): 505-513    DOI:
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相关与特征匹配*
王旭光1,2,王志衡3,吴福朝1
1.中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 北京 100190
2.华北电力大学 自动化系 保定 071003
3.河南理工大学 计算机科学与技术系 焦作 454003
Harris Correlation and Feature Matching
WANG Xu-Guang1,2, WANG Zhi-Heng3, WU Fu-Chao1
1.National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190
2.Department of Automation, North China Electric Power University, Baoding 071003
3.Department of Computer Science and Technology, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003

全文: PDF (2353 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 基于图像梯度提出一种图像特征,称为 Harris相关.应用Harris相关特征,构造图像特征描述子,包括特征点描述子、直线描述子和曲线描述子.这些描述子的构造较简单,对图像旋转与图像亮度的线性变化具有不变性.直线与曲线描述子的构造方法为直线和曲线的匹配提供一种思路.实验表明,应用Harris相关构造的特征点描述子对图像变化表现出较好性能,直线与曲线描述子在实际图像中取得较好的匹配结果.
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王旭光
王志衡
吴福朝
关键词 特征点描述子直线描述子曲线描述子特征匹配Harris相关    
Abstract:An image feature based on image gradient is proposed, called Harris correlation. It is used to construct feature descriptors including point descriptor, line descriptor as well as curve descriptor. These feature descriptors are invariant to image rotation and linear intensity changes. Constructing descriptors for both line and curve explores a new way for line and curve matching. Experimental results show that the point descriptor performs well on image transformations, and the line and curve descriptors are effective in real image matching as well.
Key wordsPoint Descriptor    Line Descriptor    Curve Descriptor    Feature Matching    Harris Correlation   
收稿日期: 2008-07-15     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家863计划项目(No.2006AA01Z116)、国家自然科学基金项目(No.60575019)资助
作者简介: 王旭光,男,1980年生,博士,讲师,主要研究方向为图像内容理解、特征提取.E-mail: wang_xuguang@163.com.王志衡,男,1983年生,讲师,主要研究方向为图像内容理解、特征提取.吴福朝,男,1957年生,研究员,博士生导师,主要研究方向为计算机视觉、图像处理、人工智能.
引用本文:   
王旭光,王志衡,吴福朝. 相关与特征匹配*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(4): 505-513. WANG Xu-Guang, WANG Zhi-Heng, WU Fu-Chao. Harris Correlation and Feature Matching. , 2009, 22(4): 505-513.
链接本文:  
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