基于梯度角度的直方圖HGA的圖像匹配算法
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針對傳統(tǒng)的局部特征描述子在圖像匹配效果和效率上很難兼顧的問題，提出了一種基于梯度角度的直方圖（ HGA）的圖像匹配算法。該算法先通過加速片段測試特征（FAST）獲取的圖像關鍵點，然后采用塊梯度計算和飛鏢靶型結(jié)構(gòu)對局部區(qū)域的結(jié)構(gòu)特征進行描述。HGA有效地實現(xiàn)了在旋轉(zhuǎn)、模糊、亮度等多種變換下的良好匹配性能，并在一定程度上具備抗仿射變換的能力。在各種復雜場景下，與高速魯棒描述子（ SURF）、尺度不變特征轉(zhuǎn)換（SIFT）和FAST定向的抗旋轉(zhuǎn)二進制魯棒獨立基元特征（ BRIEF）描述予（ORB）進行的實驗對比表明基于梯度角度的直方圖局部特征描述子達到了匹配效果和效率的均衡，算法時間約為SIFT的1/3，點對匹配準確率均在94. 5%以上。
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