【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，具体来说涉及，可应用于图像配准和图像识别等领域。
技术介绍
图像特征提取是图像配准与识别的关键步骤，图像特征提取的效果直接决定着图像配准与识别的效果。如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热点。在图像特征提取方面，国内外研究者和技术人员也进行了一定的探讨和研究，并提出了很多特征描述方法，其中应用较多的是SIFT、DoG、Harris等方法，但这些方法不仅计算量较大，而且微分特性决定这类方法易受局部噪声干扰从而降低稳定性。 在众多的局部描述子中，Eli Shechtman的自相似描述子SSD (Self-SimilaritiesDescriptor)具有积分特性，对局部形状特征有着良好的描述能力。自相似描述子利用自相关函数衡量相似度，采用差平方和(Sum of Square Differences)算法。虽然自相似描述子可以得到较好的局部描述效果，但其偏移的方向只有垂直与水平，因此这样的描述子并不具有旋转不变性，而在实际的图像配准与识别的任务中，图像中目标的姿态与方向是未知的，因此实用性较差。另外，采用S...
【技术保护点】
一种具有旋转不变性的图像特征的提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，以图像关键特征点为中心，选取该点周围图像中的一圆形局部区域，并对该圆形局部区域进行二值化分割；步骤S2，以经过二值化分割的所述圆形局部区域的中心点为圆心，将所述圆形局部区域的半径等分为多份，并以一指定角度为划分间隔，将所述圆形局部区域均匀划分为若干个子区域；步骤S3，将所述步骤S2得到的二值化分割子区域图像以中心点为轴旋转多次，每次旋转一个角度划分间隔，直至旋转一周；步骤S4，计算每次旋转后的二值化分割图像与原二值化分割图像的自相似度；步骤S5，统计每次旋转后每个子区域内各点的自相似度值，待旋...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：马雷，翁璐斌，赵美静，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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