本文将LoG(Laplacian of Gaussian)变换应用到轮廓曲线上,其范数的平方具有稳健的曲率特性,由此构造了轮廓角点的响应函数;在此基础上,结合轮廓LoG所检测的角点和角点邻域内轮廓方向的尺度共变性设计了一种新的关于旋转和尺度共变的特...本文将LoG(Laplacian of Gaussian)变换应用到轮廓曲线上,其范数的平方具有稳健的曲率特性,由此构造了轮廓角点的响应函数;在此基础上,结合轮廓LoG所检测的角点和角点邻域内轮廓方向的尺度共变性设计了一种新的关于旋转和尺度共变的特征区域检测算法.最后,利用相关度准则对多组受干扰的图像进行特征共变区域匹配,实验结果验证了所提出的共变特征区域检测算法具有计算简单、容易实现和较强的鲁棒性等特点.展开更多
文摘本文将LoG(Laplacian of Gaussian)变换应用到轮廓曲线上,其范数的平方具有稳健的曲率特性,由此构造了轮廓角点的响应函数;在此基础上,结合轮廓LoG所检测的角点和角点邻域内轮廓方向的尺度共变性设计了一种新的关于旋转和尺度共变的特征区域检测算法.最后,利用相关度准则对多组受干扰的图像进行特征共变区域匹配,实验结果验证了所提出的共变特征区域检测算法具有计算简单、容易实现和较强的鲁棒性等特点.
