文献类型：期刊文章

作　　者：阮文惠[1] 黄珍[1]

RUAN Wenhui;HUANG Zhen(School of Digital Media,Lanzhou University of Arts and Science,LanZhou 730000,China)

机构地区：[1]兰州文理学院数字媒体学院,甘肃兰州730000

出　　处：《西安工程大学学报》

基　　金：甘肃省自然科学基金(17JR5RA007);兰州文理学院种子基金(自然)(17XJZZ005)

年　　份：2019

卷　　号：33

期　　号：1

起止页码：106-110

语　　种：中文

收录情况：CAS、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：运用传统方法对超分辨图像的局部特征进行识别时,存在识别准确率较低和识别时间较长的问题,为此给出一种基于角点检测的图像局部特征识别方法。运用细节特征定位方法对图像的局部信息进行采样,采用灰度直方图重构方法对图像进行三维重建,将重建结果与边缘轮廓特点融合方法相结合,对图像的局部边缘信息特征进行提取。根据Harris角点检测方法提取图像的局部信息特征量,并依据卷积神经网络对提取结果进行分类,最终实现对超分辨图像局部特征的识别。分析实验结果可知,与传统方法相比,此方法的识别准确率较高,并且识别时间远低于传统方法。

关 键 词：角点检测 图像处理 超分辨 特征提取 特征识别  

分 类 号：TP391]