面向图像匹配的局部灰度直方图特征描述子

摘要 传统的局部特征描述子很难兼顾性能和效率,并且大多适用于静态图像匹配,缺乏对视频中感兴趣区域动态变化的适应性.针对以上问题,提出一种基于图像局部灰度直方图的特征描述子.该算法先通过SURF特征检测获取图像兴趣点,然后通过统计灰度信息分布来描述兴趣点的尺度旋转不变性局部区域,建立基于区域和灰度二维直方图的描述子向量.对于应用在视频的情况,提出相应的描述子在线更新机制.实验同时使用了公共数据和拍摄数据,将算法与经典SURF算法进行了对比.结果表明:算法在视角、仿射、光照等多种变换下实现了更好的匹配性能,并在视频目标跟踪中保持了对目标连续变化的自适应性