Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition 中文翻译 ；原网页为：http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdfHash table I1. n A (m1,m2) F i.11 m;, (Key to (ms, m6) F1=m2 hash table 图2.(a)两个定向点的点对特征F.分量F1被设置为点F2和F3与法

针对目前基于加速分割的高效角点检测方法存在角点定位不准、对图像亮度变化以及图像边缘敏感等问题,提出了一种鲁棒的高效角点特征提取变换REFET。该算法首先基于人类视觉的颜色恒常性进行图像增强以提高算法对图像亮度变化的鲁棒性,然后根据对角相似性约束对图像进行边缘点粗检测,最后通过一种自适应的检测模板进行角点提取,获取定位准确的角点特征。实验结果表明,本文提出的REFET方法在保证时间效率的同时,提高了特征的定位准确度和对图像亮度变化的鲁棒性,较好地抑制图像边缘点。