Сопоставление изображений по согласованным оценкам гистограмм ориентированных градиентов

Abstract

Работа посвящена проблеме сопоставления изображений. Исследуется новый алгоритм поиска соответствующих ключевых точек на изображениях одной и той же сцены. Алгоритм строится на основе известного дескриптора HOG, который реализуется путём разделения изображения на маленькие области и расчета для каждой области гистограммы направлений градиентов. Идея состоит в применении в качестве критерия близости векторов признаков вместо традиционно используемого евклидова расстояния меры близости, построенной на основе принципа согласованности. Эта мера близости исследовалась авторами в предыдущих работах в задаче сопоставления изображений по распределению функции на фрагментах изображений. Проведены экспериментальные исследования эффективности алгоритма сопоставления. В качестве критерия качества использовалось отношение верно определенных соответствующих точек, прошедших перекрёстную проверку, к общему количеству правильно найденных соответствующих точек. Приведены результаты экспериментов на тестовых изображениях. In this paper we propose a new image matching algorithm based on the scene feature points matching. The algorithm is based on the well-known HOG descriptor, which divide the image into small areas and calculate histogram for each gradient direction. The idea is to use a proximity measure based on conformity principle as a proximity criterion for the feature descriptors instead of the traditionally used Euclidean distance. Efficiency of this measure of proximity in image matching problem based on image fragments’ intensity was researched in our previous papers. We use ratio of correctly found feature points’ number after cross- checking to total number of correctly found feature points as a quality criterion of image matching results. The results of experiments on test images are presented.