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    【学术报告】sRIFD: A Shift Rotation Invariant Feature Descriptor for Multi-sensor Image Matching

    发布日期💯:2023-03-06    点击:

     

    凯发娱乐学术报告

    sRIFD: A Shift Rotation Invariant Feature Descriptor for Multi-sensor Image Matching

    张国涵

    北京邮电大学

    报告时间🌠:20233月10 星期五 下午16:00-17:00


    报告地点:北京凯发K8娱乐平台登录官方网站 沙河校区 E404


    报告摘要👨🏻‍💼😺:传统的特征描述符,如基于SIFT的描述符通常使用主导梯度方向来实现旋转不变性。然而💝,由于多传感器图像中的复杂辐射差异,基于强度和梯度的方法在多光谱图像上表现不佳。为解决这个问题,本文提出了一种新的特征描述符🧔🏻,名为移位旋转不变特征描述符(sRIFD)👩‍🚀,它对多传感器图像旋转具有鲁棒性👭🏼。所提出的方法sRIFD基于相位一致性模型,该模型对光照和对比度变化具有不变性。sRIFD有三个主要贡献。首先🥦,我们探索了相位一致性的方向与图像旋转之间的关系🧑🏻‍🍼🦡,并将图像方向量化为几个值👩‍🦳。其次,受RIFT中最大索引图(MIM)的启发,sRIFD构建了一个二阶最大索引图(SOMIM)来进行特征描述。第三,sRIFD建立在对数极坐标网格上👟☔️,避免在计算描述符之前旋转特征块💪🏻,描述符向量易于基于离散方向进行移位。我们使用多模式图像数据集来评估sRIFD🙅🏻‍♂️。实验结果表明🪢,sRIFD在多传感器图像匹配上可以达到良好的性能🧘🏿‍♂️,并且在旋转图像上表现良好♌️。


    报告人简介🚮:张国涵,北京邮电大学讲师👵🏼,获得2023年自科青年基金资助,研究领域最优化理论与算法。


    邀请人: 谢家新

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