文献

J-GLOBAL ID：201702291570960108   整理番号：17A1926380

リアルタイムのSIFT特徴抽出アルゴリズムがある。【JST・京大機械翻訳】

A Real-Time SIFT Feature Extraction Algorithm

著者 (2件)： Li Heyu (北京航空航天大学自動化科学与電气工程学院,北京,100191) ,  Wang Qing (北京航空航天大学自動化科学与電气工程学院,北京,100191)
資料名： Yuhang Xuebao  (Yuhang Xuebao)
巻： 38  号： 8  ページ： 865-871  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2003A  ISSN： 1000-1328  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スケール不変特徴変換(SIFT)アルゴリズムにおけるリアルタイムの差異とグレースケール画像の生成における情報損失の問題を解決するために,コントラスト強化とDAISY記述子を用いたSIFT特徴抽出アルゴリズムを提案した。まず第一に,カラー画像と元のグレースケール画像を用いて,画素の色調整値と露光調整値を計算し,調整値と元のグレーレベルによりコントラスト増強のグレースケール図を得た。第二に,SIFTの特徴点を抽出して,次に,異なるGauss核と方向における畳込み方向のグラフを,近傍グレイレベルによって計算した。最後に,特徴点とサンプリング点の異なる方向の偏導値からDAISY記述子を獲得し,この記述子構造は簡単で,計算に便利である。標準画像データセットから抽出した特徴点に対してK近傍(KNN)アルゴリズムを用いてマッチングを行い、異なる変化の下でのアルゴリズムの正確率を評価する。実験結果は,提案したアルゴリズムがより多くの特徴点を得ることができることを示して,正確な比率を保証して,記述子の部分と特性マッチング部分の時間を減少することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： グラフ ,  コントラスト ,  カラー画像 ,  マッチング ,  グレースケール ,  畳込み ,  露光 ,  *アルゴリズム ,  画素 ,  画像
準シソーラス用語： グレイレベル ,  特徴点 ,  データ損失 ,  グレースケール画像 ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Scale-invariant feature transform (SIFT) ,  Image matching ,  Contrast enhancement ,  DAISY descriptor

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： リアルタイム ,  SIFT特徴 ,  アルゴリズム