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為提高二值描述子的分辨力和魯棒性，提出一種新的特征組合二值描述子算法。將采樣點(diǎn)圓形鄰域劃分為多個(gè)環(huán)域，通過(guò)比較任一對(duì)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)環(huán)域的灰度均值獲得灰度二值向量，計(jì)算采樣點(diǎn)圓形鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的高斯一階梯度均值和髙斯二階偏導(dǎo)數(shù)均值，獲取采樣點(diǎn)對(duì)的梯度二值向量，將所有采樣點(diǎn)對(duì)的灰度二值向量和梯度值向量串聯(lián)得到特征點(diǎn)的初始描述子，并采用特征篩選策略來(lái)降低描述子的維數(shù)得到低存儲(chǔ)、強(qiáng)區(qū)分力的描述子。在 Oxford數(shù)據(jù)集和復(fù)雜光照?qǐng)D片上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在光照變化、模糊變化和JPEG壓縮條件下具有較好的魯棒性。
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