数字媒体技术本栏目责任编辑：唐一东ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术第19卷第6期(2023年2月)E-mail：eduf@dnzs.net.cnhttp：//www.dnzs.net.cnTel：+86-551-6569096365690964ISSN1009-3044ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术Vol.19,No.6，February2023局部图像特征直线描述算法综述付苗苗（洛阳师范学院信息技术学院，河南洛阳471000）摘要：局部图像特征直线的描述现如今不仅是图像特征直线匹配过程的关键和基础，还已成为人工智能和计算机视觉领域中的研究难点和热点问题之一。它不仅被广泛应用到宽基线匹配、图像检索、图像拼接、3D重建等计算机视觉任务中，还被应用到产品质量检测、指纹解锁、自动工件检测等实际工程应用中。近年来，随着人工智能的发展和深度学习在许多领域的成功应用，文献中出现了诸多相关学者针对局部图像特征直线描述问题而提出的不同算法。本文对经典且具有代表性的局部图像特征直线描述算法进行阐述、分析总结以及全面客观评价，最后总结归纳了局部图像特征直线描述的现状、所面临的困难与挑战以及未来可能的研究走向，为相关学者未来的研究工作提供一定的参考。关键词：局部图像特征直线描述；深度学习；图像特征直线匹配中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2023)06-0103-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：0引言局部图像特征直线描述是将经过预处理之后的待匹配图像中提取的边缘线特征描述成具有代表性和唯一性的描述向量。一个鲁棒的描述向量应该对于匹配块不会因为视角、光照、旋转、模糊和噪声等的变化而变化，同时对于非匹配块要保持不同图像块之间的区分性。其可以被广泛应用于图像分类、场景识别、人造场景、3D重建、图像配准、图像拼接和图像分割等各个场景中。局部图像特征直线的描述算法不仅是特征匹配领域中一个重要且具有研究意义的子课题，也是计算机视觉任务中的研究难题和研究热点问题之一。其一般分为两个步骤，如图1所示，步骤1：对采集的原图像和经过各种变换的图像进行预处理并提取图像中的特征直线；步骤2：将步骤一获得的特征直线进行描述以生成特征直线描述子。采集的原图像和经过各种变换的图像图像预处理直线特征提取构建直线描述子特征提取特征描述图1特征直线描述流程图相对于点，直线在一些特定场景中可以提供更多的纹理内容和几何信息，从而为了实现图像的精确匹配。与特征点描述相比，特征直线描述子一直发展缓慢。其主要理由：1）图像的...
