A New Invariant to Illumination Feature Descriptor for Pattern Recognition


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Abstract—A new descriptor for describing features in gray-scale images that is invariant to nonuniform illumination is proposed. The suggested method for the feature descriptor design is based on a local energy model which is a biologically plausible model of the visual system. The algorithm for feature detection and construction of the descriptor uses the scale-space monogenic signal framework and a modified algorithm for calculation of the histogram of oriented gradients based on the phase congruence of the signals. The results of computer simulation show that the proposed descriptor provides excellent detection and matching of features at nonuniform illumination, noise, and minor geometric distortions in comparison with known descriptors.

Об авторах

J. Diaz-Escobar

Center for Scientific Research and Higher Education at Ensenada

Автор, ответственный за переписку.
Email: jdiaz@cicese.edu.mx
Мексика, Ensenada, BC, 22860

V. Kober

Center for Scientific Research and Higher Education at Ensenada; Kharkevich Institute for Information Transmission Problems, Russian Academy of Sciences; Chelyabinsk State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: vitaly@iitp.ru
Мексика, Ensenada, BC, 22860; Moscow, 127051; Chelyabinsk, 454001

V. Karnaukhov

Kharkevich Institute for Information Transmission Problems, Russian Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: vnk@iitp.ru
Россия, Moscow, 127051

J. Gonzalez-Fraga

Autonomous University of Baja California

Email: vnk@iitp.ru
Мексика, Ensenada, BC, 22860

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2018

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).