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An Improved Harris-SIFT Algorithm Based on Rotation-invariant LBP Operator

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.6 (2016.06)바로가기
  • 페이지
    pp.159-170
  • 저자
    Lei Yang, Yanyun Ren, Jiyuan Cai, Huosheng Hu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A280597

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원문정보

초록

영어
Feature-points matching is an important concept in binocular stereo vision. The procession of multi-scale feature-points matching in classical Harris-SIFT algorithm is time-consuming and has high complexity when describing the feature-points. This paper proposed a new improved Harris-SIFT algorithm based on rotation-invariant LBP (Local binary patterns) operator. Firstly, the Harris operator is used to extract feature points from DOG (Difference of Gaussian) scale space. Then, the dominant direction of feature point is calculated and 81-dimensional rotation-invariant LBP descriptors are extracted when the rotation matching window is coordinated to this direction. At last, Best-Bin-First (BBF) algorithm is used to search the matching points between the two sets of feature points. Experimental results show that the proposed algorithm is lower time-consuming than classical Harris-SIFT algorithm and remains the similar matching correct rate.

목차

Abstract
 1. Introduction 
 2. Harris Feature-Points Detection
  2.1. DOG Scale Space
  2.2. Harris Operator
  2.3. Orientation Assignment
 3. LBP Feature Operator
  3.1. Classical LBP Operator
  3.2. Rotation-Invariant LBP Operator
  3.3. Rotation-Invariant LBP Feature Operator
 4. The Proposed Algorithm
 5. Experimental Results and Discussion
  5.1. Experiment on the Benchmark Images
  5.2. Experiment on Our Captured Images 
 6. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

Harris-SIFT DOG (Difference of Gaussian) scale space rotation-invariant LBP operator Best-Bin-First (BBF) algorithm

저자

  • Lei Yang [ Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology, School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, 200072, China ]
  • Yanyun Ren [ Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology, School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, 200072, China ]
  • Jiyuan Cai [ Shanghai Key Laboratory of Power Station Automation Technology, School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, 200072, China ]
  • Huosheng Hu [ School of Computer Science and Electrical Engineering, University of Essex, CO4 3SQ, United Kingdom ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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