論文の概要: Region Feature Descriptor Adapted to High Affine Transformations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09724v3
- Date: Sun, 25 Feb 2024 08:09:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 00:02:11.332911
- Title: Region Feature Descriptor Adapted to High Affine Transformations
- Title（参考訳）: 高アフィン変換に適応した領域特徴記述子
- Authors: Shaojie Zhang, Yinghui Wang, Bin Nan, Wei Li, Jinlong Yang, Tao Yan,
Yukai Wang, Liangyi Huang, Mingfeng Wang, and Ibragim R. Atadjanov
- Abstract要約: 本稿では,アフィン変換をシミュレートした領域特徴記述子を提案する。
既存の古典的記述子に比べて精度と堅牢性が高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.300618381337777
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To address the issue of feature descriptors being ineffective in representing
grayscale feature information when images undergo high affine transformations,
leading to a rapid decline in feature matching accuracy, this paper proposes a
region feature descriptor based on simulating affine transformations using
classification. The proposed method initially categorizes images with different
affine degrees to simulate affine transformations and generate a new set of
images. Subsequently, it calculates neighborhood information for feature points
on this new image set. Finally, the descriptor is generated by combining the
grayscale histogram of the maximum stable extremal region to which the feature
point belongs and the normalized position relative to the grayscale centroid of
the feature point's region. Experimental results, comparing feature matching
metrics under affine transformation scenarios, demonstrate that the proposed
descriptor exhibits higher precision and robustness compared to existing
classical descriptors. Additionally, it shows robustness when integrated with
other descriptors.
- Abstract（参考訳）: 画像が高アフィン変換を行う場合のグレースケール特徴情報の表現に効果のない特徴ディスクリプタの問題に対処するため,分類を用いてアフィン変換をシミュレートした領域特徴ディスクリプタを提案する。
提案手法は当初,異なるアフィン次数を持つ画像を分類し,アフィン変換をシミュレートし,新たな画像群を生成する。
その後、この新しい画像集合上の特徴点の近傍情報を算出する。
最後に、特徴点が属する最大安定極端領域のグレースケールヒストグラムと特徴点領域のグレイスケールセントロイドに対する正規化位置とを組み合わせて記述子を生成する。
アフィン変換のシナリオで特徴マッチングメトリクスを比較した実験の結果,提案する記述器は従来の記述器と比較して高い精度と頑健性を示すことがわかった。
さらに、他のディスクリプタと統合すると堅牢性を示す。
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