作者：郭艳低分辨率图像目标特征提取稳健参数相似度量时域复合
摘要：传统SIFT图像特征提取方法存在特征点数据维度过高等弊端。为解决上述问题,提出MFANet低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法。利用图像数据描述结果估计弱小点的稳健参数,对图像目标进行分割及初始化处理,完成低分辨率图像的弱小点目标识别。在此基础上,利用相似度量确定、图像目标特征的时域复合属性分析结果,计算MFANet提取描述子,完成新型低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法的搭建。对比实验结果显示,与传统SIFT图像特征提取方法相比,应用MFANet低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法后,特征点数据维度得到有效控制,可将特征点数据维度降低41.66%。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
