一种基于阶阵列的 BRIEF 特征描述子

来源：计算机技术与发展杂志2023年第05期北京时间：

作者：张娓娓;赵金龙;何　佳;陈绥阳;王　杰

单位：1. 西安思源学院 电子信息工程学院,陕西 西安 710038;2. 西安交通大学 理学院,陕西 西安 710071

摘要：局部特征匹配是机器视觉研究领域中的一个基础问题,也是该领域的研究热点之一,在目标识别、目标跟踪、场景区分等应用中具有重要的作用。 而在局部特征匹配研究过程中,如何在满足多种图像变换的前提下,设计一种高效的图像特征描述子是需要解决的一个关键问题。 现有的特征描述子,如 SIFT 和 SURF,计算复杂性较高,难以胜任实时视频或移动计算环境;BRIEF 特征描述子计算简单,匹配效率高,能满足实时视频或者移动计算环境的要求,但其仅考虑了单个像素,不具备方向,也就不具有旋转不变性。 在 BRIEF 特征描述子的基础上,该文选择多个特征点,并引入阶排列方法,提出一种改进的特征描述子 OPoBRIEF。 相对于传统的特征描述子,OPoBRIEF 能够包含更多的局部特征信息,并且计算复杂性较低。 通过特征描述子稳定性实验,表明 OPoBRIEF 比 BRRIEF 具有更高的匹配正确率和更好的稳定性。 而特征描述子旋转不变性的实验则表明,在旋转角度为 10 ~ 12 区间,OPoBRIEF 与 SIFT 效果相当,但明显优于 ORB 算法。

关键词：描述子;二值模式;BRIEF;阶排列;旋转不变性