文献

J-GLOBAL ID：201902289438446370   整理番号：19A1787799

SIFTとLDBに基づく赤外線と可視画像マッチングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Infrared and Visible Image Matching Algorithm Based on SIFT and LDB

著者 (3件)： Zhang Lirui (National Key Laboratory of Science and Technology on Multi-spectral Information Processing Technology, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Dai Min (National Key Laboratory of Science and Technology on Multi-spectral Information Processing Technology, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Tian Jinwen (National Key Laboratory of Science and Technology on Multi-spectral Information Processing Technology, School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1043  ページ： 105-115  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しい局所特徴抽出法(BSPL)を提案し,不均一画像マッチングに適用して,従来のSIFT特徴が不均一画像マッチングにおいて劣ったマッチング性能を持つという問題を解決した。不均一画像の共通特徴を効率的に抽出できることを保証するために多くの改良がなされている。勾配ヒストグラム等化画像を入力整合画像として用いた。両側フィルタリングを用いて,スケール空間ピラミッドを構築して,従来のSIFTのGaussフィルタリングを置き換えて,それは,画像のエッジのような詳細をより良く保存することができた。PCAベースのLDB記述子を特徴表現として用いて,特徴表現のロバスト性を改善した。実験結果は,提案した局所的特徴記述子が回転とスケール不変性を有して,効果的にマッチングポイントの数,マッチング精度とマッチング適応性を改良して,それが効果的赤外線と可視画像マッチング方法であることを示した。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  ロバスト性 ,  Gaussフィルタ ,  *赤外線 ,  フィルタリング ,  *マッチング ,  角錐 ,  スケール不変性
準シソーラス用語： 特徴表現 ,  スケール空間 ,  ヒストグラム等化 ,  *画像マッチング ,  局所特徴 ,  *マッチングアルゴリズム ,  *可視画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 異種画像マッチング ,  勾配ヒストグラム等化 ,  バイラテラルフィルタリング ,  SIFT ,  PCA-LDB

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： SIFT ,  赤外線 ,  可視画像 ,  マッチングアルゴリズム