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摘要
当前的显著图像特征提取方法无法增强原始图像目标特征显著性,导致提取精度偏低、耗时长,且抗干扰性能较弱。为此,提出基于高斯函数的显著图像特征提取方法。建立高斯函数,生成关于原始图像数据的特征分布金字塔,层层滤波金字塔内所有特征点,计算迭代后的特征参数。以上述参数为判定依据,判定尺度区间内的全部特征,分辨异常特征点及目标特征点,建立提取窗口,计算在上述窗口内目标特征点水平方向及垂直方向的分布金字塔,代入到高斯响应函数中计算最终的响应阈值,至此完成目标特征提取。仿真结果证明,所提方法对原始图像特征具有较强的识别性,且与原始数据的吻合性较强、精准度较高、耗用时间较少,抵抗异常数据、噪声或冗余特征点影响能力强。
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