May, 2023

基于局部块间不变性的光照不敏感二进制描述符用于视觉测量

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TL;DR本研究提出了一种基于光照不变性的二进制特征描述符 (IIB)，通过利用多空间粒度中的局部跨补丁不变性来处理恶劣的光照变化，并采用积分图实现局部补丁特征计算的高效 IIB 描述符。数值实验结果表明，所提出的 IIB 描述符优于现有的二进制描述符和一些测试浮点描述符，并已成功应用于长期视觉定位的演示系统中。
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发现论文，激发创造
  • BEBLID：增强的高效二进制局部图像描述符

    本文介绍了一种高效的学习型二进制图像描述符 BEBLID，通过改进弱学习器的训练方案，使其在匹配任务中更加准确且计算效率更高，实验证明，BEBLID 的准确性接近于 SIFT 并且比文献中最快的算法 ORB 具有更好的计算效率。

    Feb, 2024

  • 从位到像：局部二进制描述符的反演

    该论文使用反问题方法，展示了可以通过局部二进制描述直接重构出原始图像的信息，同时还分析了不同的局部二进制描述子编码图像信息的方式，具有在隐私问题和特征设计方面的多种应用。

    Nov, 2012

  • 局部二值模式两个十年：一项调查

    介绍了二维、时空三维和四维等不同领域中最具代表性的 Local binary patterns 及其变种，探讨了其应用，包括纹理、图像描述和信号分析等，同时简要概述了其未来的研究挑战。

    Dec, 2016

  • 基于二进制语义描述符的 2D 地图图像定位自动化

    本文提出了一种新的基于图像的城市定位方法，使用图像与 2D 地图之间的语义匹配来表示语义特征，其中的二进制描述符能够更好地适应可变成像条件，而 CNN 分类器则用来检测图像的特征并与地图数据库中的信息进行匹配，这种方法相对于传统的图像数据库匹配更具有可扩展性和人机交互性.

    Mar, 2018

  • 稳健的紧凑二进制描述符特征融合进行补丁匹配

    本文提出了一种卷积网络框架，用于学习二进制补丁描述符，其中像素域特征与从变换域提取的特征融合。实验证明，我们的特征融合方法在准确性、速度和复杂性方面优于多种最先进的方法。

    Jan, 2019

  • 在线局部特征描述符的不变性选择

    本文提出了一种名为 LISRD 的基于局部不变量选择的描述符框架，可使描述符在不需要不变性时保持有区分度，适应图像的不良变化，提高匹配性能，并在多项匹配任务中表现出色。

    Jul, 2020

  • 寻找灰色像素

    本文提出了一种新的灰度指数来找到灰色像素，并证明其在光照估计中的效 iveness 和 efficiency。该灰度指数是用 Dichromatic Reflection Model 推导出来的，无需学习，适用于有色偏的图像中一或多个光照源的估计。在标准单光照和多光照估计基准测试中，GI 优于最先进的统计方法和许多最近的深度方法。GI 是简单且快速的，用非优化的 Matlab 代码处理 1080p 图像约为 0.4 秒。

    Jan, 2019

  • LATCH: 三补丁码的学习排列

    提出了 Learned Arrangements of Three Patch Codes descriptors (LATCH) 的方法，通过使用像素块的新颖比较方法，着眼于解决现有二进制描述符在处理噪声和局部外观变化时的性能问题，相比其他二进制描述符具有更好的性能表现。

    Jan, 2015

  • 为视觉地点识别添加二进制特征描述符提示

    本文提出了一种向二进制特征描述符中嵌入连续和选择器线索的方法，以支持视觉场地识别，通过使用两种不同类型的线索在五个基准数据集上和几种现有二进制描述符类型的结合下进行全面的定量和比较评估。

    Sep, 2018

  • 鲁棒人脸素描合成的快速预处理

    本文提出了一种快速预处理方法 Bidirectional Luminance Remapping（BLR），能够互动地调整训练和输入照片的照明，使其能够直接融入最先进的基于示例的方法中，从而提高它们的鲁棒性，而忽略计算的成本。

    Aug, 2017