Den traditionella skalan invariant funktionen transform (SIFT) metod kan extrahera distinkta funktioner för bildmatchning. Det är dock extremt tidskrävande i SIFT-matchning på grund av användningen av Euclideans avståndsmått. Nyligen har många binära SIFT (BSIFT) metoder utvecklats för att förbättra matchning effektivitet, men ingen av dem är invariant att spegla reflektion. För att ta itu med dessa problem presenterar vi i detta dokument en horisontell eller vertikal spegelreflektion invariant binär deskriptor som heter MBR-SIFT, utöver en ny bildmatchningsmetod. Först omorganiseras 16 celler i den lokala regionen runt SIFT-nyckelpunkten, och sedan omvandlas SIFT-deskriptorns 128-dimensionella vektor till en rekonstruerad vektor i åtta riktningar. Slutligen erhålls MBR-SIFT-deskriptorn efter binarisering och omvänd kodning. För att förbättra matchningshastigheten och noggrannheten föreslås en snabbt matchande algoritm som innehåller en grov-till-fin tvåstegs matchningsstrategi utöver två likhetsåtgärder för MBR-SIFT-deskriptorn. Experimentella resultat på UKBench dataset visar att den föreslagna metoden inte bara löser problemet med spegelreflektion, utan också säkerställer önskvärd matchning noggrannhet och hastighet.
Su m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF utformade en horisontell eller vertikal spegelreflektion invariant binär deskriptor som heter MBR-SIFT för att lösa problemet med bildmatchning.
MBR-SIFT: A mirror reflected invariant feature descriptor using a binary representation for image matching
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}