提出了一种基于局部特征描述的多模态视网膜图像配准方法,该方法采用圆环结构划分关键点周围区域,通过局部梯度方向直方图构造特征描述子,并对所提取的特征向量进行规范化。实验证明,该算法在多模态视网膜数据集上提高了配准的成功率,相比于经典算法提高了算法的速度和鲁棒性。
1
推荐国防科技大学郭裕兰博士的《点云局部特征描述与三维目标重建识别技术研究》,将特征描述的本质说出来了: 一个良好的特征描述子应能包含所在局部表面的主要形状信息以提供足量的 鉴别力。此外,一个良好的特征描述子还应对噪声、遮挡、背景干扰、点密度变 化以及视点变化等稳健。现有的局部特征描述算法可以分为基于点特性、基于直方图以及基于变换的算法三类。 基于变换的算法首先将点云从空间域变换到其它域(比如谱域),进而采用该变换域 中的信息实现对关键点局部邻域的描述。
2021-11-04 22:11:50 39.99MB 点云特征描述
1
行业分类-物理装置-三维局部特征描述子获取方法与特征描述子的匹配方法.zip
点云局部特征描述与匹配研究_杨佳琪.pdf
2021-03-30 09:18:23 15.51MB 特征匹配研究 计算机视觉
1