基于梯度的原始拜耳模式图像特征提取
图像与视频处理
2021-10-29 v3
摘要
本文研究了去马赛克对梯度提取的影响，并提出了一种基于原始拜耳模式图像的梯度特征提取流程。理论分析与实验均表明，拜耳模式图像适用于基于中心差分梯度的特征提取算法，且性能不会下降，在某些情况下甚至更优。所提出的基于拜耳模式图像的梯度提取流程中采用了广泛用于各类去马赛克算法的色彩差恒定假设。实验结果表明，从拜耳模式图像提取的梯度具有足够的鲁棒性，可用于基于方向梯度直方图（HOG）的行人检测算法和基于尺度不变特征变换（SIFT）的匹配算法。
引用
@article{arxiv.2004.02429,
title = {Gradient-based Feature Extraction From Raw Bayer Pattern Images},
author = {Wei Zhou and Ling Zhang and Shengyu Gao and Xin Lou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.02429},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 10 figures