低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法

传统SIFT图像特征提取方法存在特征点数据维度过高等弊端。为解决上述问题，提出MFANet低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法。利用图像数据描述结果估计弱小点的稳健参数，对图像目标进行分割及初始化处理，完成低分辨率图像的弱小点目标识别。在此基础上，利用相似度量确定、图像目标特征的时域复合属性分析结果，计算MFANet提取描述子，完成新型低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法的搭建。对比实验结果显示，与传统SIFT图像特征提取方法相比，应用MFANet低分辨率图像弱小点目标特征准确提取方法后，特征点数据维度得到有效控制，可将特征点数据维度降低41.66%。