基于LDB描述子和局部空间结构匹配的快速场景辨识

作者：张东波; 寇涛; 许海霞

来源：山东大学学报(工学版), 2018, 48(05): 16-23.

• 局部特征
• 二值特征描述
• 局部空间结构匹配
• 场景辨识
• 鲁棒

提出一种新的基于局部差异二值(local difference binary,LDB)描述子和局部空间结构匹配方法实现快速场景辨识,运用多重网格密集采样得到图像区域的灰度和梯度信息,比较网格间的灰度和梯度进行二值描述,继承了二值特征提取的快速和低存储的优点。通过构建特征点的局部空间分布约束,将局域内的多点匹配取代单点匹配,排除了大量错配点,提升了匹配的准确率。试验表明,本研究方法计算效率约是尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)的2. 7倍,加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)的1. 9倍,充分验证了本研究方法的有效性和识别性能。