Алгоритм сопоставления изображении по ключевым точкам при масштабируемости и вращении объектов

12 / 13

Алгоритм сопоставления изображений по ключевым точкам…
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2016. № 5 97
вращения характеристик. Для этого применяют метод масштабно-инва-
риантного преобразования характеристик SIFT, строят векторы признаков и
сопоставляют локальные дескрипторы пары изображений. Такой алгоритм
предназначен для эффективного сопоставления различных позиций объекта
при его вращении, значительном диапазоне искажения, изменении поля зрения,
освещенности и наличии шума.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гаганов В. Инвариантные алгоритмы сопоставления точечных особенностей на
изображениях // Компьютерная графика и мультимедиа. 2009. № 7 (1). URL:
2. Григорьев Ю.А., Ревунков Г.И. Банки данных. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана,
2002. 318 с.
3. Супрун Д.Е., Матвеев В.А. Алгоритм создания виртуального мини-музея // Вестник
МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2013. № 4. С. 67–78.
4. Pope A., Lowe D. Probabilistic models of appearance for 3D object recognition // Interna-
tional Journal of Computer Vision. 2000. Vol. 40 (2). P. 149–167.
5. Meng Y. Implementing the scale invariant feature transform (SIFT) method // Computer
Science Department University of British Columbia Vancouver, B.C., Canada, 2006.
6. Brown M., Winder S., Szeliski R. Multi-image matching using multi-scale oriented patches
// Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2005. P. 510–517.
7. Lowe D. Distinctive image features from scale-invariant key points // Computer Science
Department University of British Columbia Vancouver, B.C., Canada, 2004.
Супрун Диана Евгеньевна — аспирантка кафедры «Системы обработки информации и
управления» МГТУ им. Н.Э. Баумана (Российская Федерация, 105005, Москва, 2-я Бау-
манская ул., д. 5).
Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:
Супрун Д.Е. Алгоритм сопоставления изображений по ключевым точкам при
масштабируемости и вращении объектов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. При-
боростроение. 2016. № 5. C. 86–98. DOI: 10.18698/0236-3933-2016-5-86-98
IMAGE-MATCHING ALGORITHM USING KEY POINTS
WITH SCALABILITY AND ROTATION OF OBJECTS
D.E. Suprun
Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russian Federation
Abstract Keywords
This article describes an image-matching algorithm using key
points to extract distinctive features invariant to scale and
rotation. My work presents a feature extraction algorithm
for reliable comparison of the different positions of the object
or scene with a significant distortion range, changes in the
Image matching, invariant chara-
cteristics, pyramid of Gaussians,
Difference of Gaussians, key
point, local extremum, feature
vector, key point descriptor