УДК 004.932

МЕТОД WLSF ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ДЕСКРИПТОРОВ ОКРЕСТНОСТЕЙ КЛЮЧЕВЫХ ТОЧЕК ИЗОБРАЖЕНИЙ

 Д. А. Пиманкин
Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева

Получена 6 ноября 2012 г.

Аннотация.  Предлагается метод построения признакового описания окрестностей ключевых точек изображения на основе анализа ориентаций векторов градиента изображения с помощью метода наименьших взвешенных квадратов (метод WLSF). Показано, что для широкого класса изображений две модификации предлагаемого подхода могут быть с успехом применены для решения задачи сопоставления ключевых точек. Показано преимущество метода WLSF перед методом SURF при анализе зашумленных изображений.

Ключевые слова:  метод наименьших взвешенных квадратов, ортогональное преобразование, признаковое пространство, сопоставление ключевых точек.

Abstract.  Feature description build-up method for feature points neighborhoods based on image gradient vectors orientation analysis by weighted least squares (WLSF-method) is proposed. It is shown, that two modifications of this approach can be successfully applied for the task of feature points matching for a large class of images. The advantage of the WLSF-method over SURF-method in the case of noisy image analysis is shown.

Key words:  Weighted least squares, orthogonal transformation, feature space, feature point matching.