Порівняння ефективності та швидкодії детекторів характерних ознак SURF та ORB

M. P. Mukhina, T. A. Yeremeieva

Анотація


У роботі порівнюємо ефективність двох різних методів зіставлення зображень, тобто SURF та ORB, на різного роду перетвореннях та деформаціях, таких як масштабування, обертання, шум, викривлення типу “риб'яче око” та кадрування. Для цього ми вручну застосовуємо різні типи перетворень на оригінальних зображеннях та обчислюємо відповідні параметри оцінки, такі як кількість ключових точок у зображеннях, швидкість співставлення та час виконання, необхідні для кожного алгоритму, з'ясовуючи, який алгоритм надійніший для кожного виду спотворень.


Ключові слова


Зіставлення зображень; характерні особливості зображень; робасне зіставлення зображень; спотворення зображень

Посилання


B. Moghaddam, C. Nastar and A. Pentland, “A Bayesian similarity measure for deformable image matching,” Image and Vision Computing, vol. 19, no. 5, pp. 235–244, 2001.

B. Shan, “A Novel Image Correlation Matching Approach,” JMM, vol. 5, no. 3, 2010.

K. Mikolajczyk, T. Tuytelaars, C. Schmid, A. Zisserman, J. Matas, F. Schaffalitzky, T. Kadir, and L. Van Gool, A comparison of affine region detectors. International Journal of Computer Vision, 65(1/2):43–72, 2005.

David G Lowe, “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,” International Journal of Computer Vision, vol.50, no. 2, 2004, pp. 91–110.

Herbert Bay, Tinne Tuytelaars and Luc Van Gool, "Speeded-up robust features (SURF)," Computer vision and image understanding, vol.110, no.3, 2008, pp. 346–359.


Повний текст: PDF

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


ISSN 1990-5548

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.