一种融合局部灰度分布和色彩属性的二值描述子

摘要 局部图像特征描述是计算机视觉中一个基本研究问题.二值描述子采用位存储并以汉明距离作为其匹配准则，在内存占用率和匹配时间上相比传统实值描述子有很大的优势.色彩属性是图像的一个重要属性，对于旋转、尺度变换、模糊以及轻微的光照变化都具有不变性.提出一种基于局部灰度分布和色彩属性的二值描述子.提出的描述子融合了局部灰度分布信息和色彩属性，使用灰度信息进行初步匹配后，利用特征点的色彩属性筛除误匹配.在Oxford sets数据集上测试，该融合描述子可以获得与USB （ultrashort binary descriptors）同等的精确率以及比USB高20%的召回率.实验表明，与SURF（speeded up robust features）等特征相比，新描述子的速度快、内存小，更易满足实时场景和移动设备的需求