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.