基于旋转不变HOG特征的图像匹配算法
首发时间:2013-01-24
摘要:图像匹配是目标检测问题中的一个非常重要的组成部分,HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征因为能够对图像局部的几何和光学变化保持很好的不变性,在图像匹配领域也得到了应用。但是HOG特征并不能保证对旋转不变,在实际使用中存在着一些局限性。本文提出了一种方法来改进HOG特征,使得HOG特征能够保证对旋转不变。本文主要通过改进HOG特征中图像的划分方式和梯度方向直方图来得到旋转不变的HOG特征。本文提出使用一种新的图像划分方式,将图像划分成一些圆环区域代替传统HOG特征的方形区域划分方式,同时本文提出对梯度进行RGT(Radial Gradient Transform)变换,利用变换后的梯度统计直方图信息以获得旋转不变的直方图信息。最后文章研究了相关参数的选择问题,以获得最优的匹配效果。实验结果表明,本文提出的改进的HOG特征在能够在保证图像匹配准确率的情况下也保证了旋转不变性,同时本文的特征在实时性上也优于传统的HOG特征。
关键词: 图像匹配 梯度方向直方图(HOG) RGT(Radial Gradient Transform)变换
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A Rotation-Invariant Histogram of Oriented Gradient for Image Matching
Abstract:Image matching is an essential issue in object detection problem. Being invariant to local geometric and photometric transformations, Histogram of Oriented Gradient(HOG) descriptor performs very well in most cases of image matching. However, its performance is not satisfying when facing images with rotation variation. Our paper improves HOG desriptor to enhance its rotation-invariant ability. Instead of rectangle sub-regions in the orinial HOG descripor, we subdivide the image into annular spatial bins to achieve spatial binning invariant. Besides, we apply Radial Gradient Transform (RGT) to achieve gradient binning invariant. The numbers of gradient bins and annular bins have deep influence on the performance of our proposed algorithm. Experiments shows that our method ourperforms the original HOG in rotation-invariant.
Keywords: Image matching Histogram of Oriented Gradient(HOG) Radial Gradient Transform (RGT)
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