【摘 要】
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针对相位一致性图大部分特征值为零且易受噪声干扰，导致其构造的多模态图像特征描述子能力有限的问题，提出了一种累积结构特征图（Cumulative Structural Feature, CSF）构造及其特征描述子建立方法，通过增强图像结构来提高特征点描述子的辨识能力。首先，采用Log-Gabor奇对称滤波器提取多模态图像多个尺度和方向的边缘结构特征，通过特征信号平方和归一化构造CSF,增强图像的结构
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针对相位一致性图大部分特征值为零且易受噪声干扰，导致其构造的多模态图像特征描述子能力有限的问题，提出了一种累积结构特征图（Cumulative Structural Feature, CSF）构造及其特征描述子建立方法，通过增强图像结构来提高特征点描述子的辨识能力。首先，采用Log-Gabor奇对称滤波器提取多模态图像多个尺度和方向的边缘结构特征，通过特征信号平方和归一化构造CSF,增强图像的结构相似性，并直接在CSF上提取特征点；再利用多个尺度和方向的边缘结构信息构造方向特征图；最后，结合CSF和方向特征图建立特征描述子，提高描述子的辨识能力。六种场景的多模态图像匹配实验表明，与其他方法的最好结果相比，所提方法的平均正确匹配数量提升了27.07%,平均正确率提升了2.26%,且增强了对场景的适应能力。
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