کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4970056 | 1450025 | 2017 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A feature descriptor based on the local patch clustering distribution for illumination-robust image matching
ترجمه فارسی عنوان
یک توصیفگر ویژگی براساس توزیع خوشه بندی پچ محلی برای تطابق تصویر مناسب برای روشنایی است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
توزیع خوشه بندی پچ محلی، توضیحات ویژگی تغییر نور،، تطبیق تصویر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
This paper proposes a feature descriptor based on the local patch clustering distribution (LPCD), which preserves the salient features of a given image following changes in illumination. To mitigate the effects of illumination change, the proposed LPCD methodology consists of two steps. First, a local patch clustering assignment map is constructed by pairing the source image with a reference image. To resolve the quantization problem caused by an illumination change, a dual-codebook clustering method is employed so that an effective local patch clustering feature space can be constructed. Second, in the feature encoding process, the impact of the informative local patches that contain textural information is enhanced when using a saliency detection response as a method of weighting every local patch when the histogram feature is extracted. Experimental results show that the proposed local patch clustering space is more robust than the conventional intensity order-based space in response to changes in illumination.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 94, 15 July 2017, Pages 46-54
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 94, 15 July 2017, Pages 46-54
نویسندگان
Han Wang, Sang Min Yoon, David K. Han, Hanseok Ko,