如果说SIFT算法中使用DOG对LOG进行了简化,提高了搜索特征点的速度,那么SURF算法则是对DoH的简化与近似.虽然SIFT算法已经被认为是最有效的,也是最常用的特征点提取的算法,但如果不借助于硬件的加速和专用图像处理器的配合,SIFT算法以现有的计算机仍然很难达到实时的程度.对于需要实时运算的场合,如基于特征点匹配的实时目标跟踪系统,每秒要处理8-24帧的图像,需要在毫秒级内完成特征点的搜索.特征矢量生成.特征矢量匹配.目标锁定等工作,这样SIFT算法就很难适应这种需求了.SURF借鉴了S…

上一篇文章 SURF算法与源码分析.上 中主要分析的是SURF特征点定位的算法原理与相关OpenCV中的源码分析,这篇文章接着上篇文章对已经定位到的SURF特征点进行特征描述.这一步至关重要,这是SURF特征点匹配的基础.总体来说算法思路和SIFT相似,只是每一步都做了不同程度的近似与简化,提高了效率. 1. SURF特征点方向分配 为了保证特征矢量具有旋转不变性,与SIFT特征一样,需要对每个特征点分配一个主方向.为些,我们需要以特征点为中心,以$6s$($s = 1.2 *L /9$为特征点…

写在前边: 1.我使用的是python2.7 + OpenCV3.1.0 2.OpenCV3.0.0+的文档有很大问题,很多文档写的还是OpenCV2.0+, OpenCV3.0+根本用不了,其中有一部分原因是,有一些函数被放在了opencv_contrib这个模块里边,需要把这个扩展模块另外编译进去才可以用.官方的说法是,那些还不十分稳定的函数模块都被放在了opencv_contrib模块里边,因为不稳定,所以不能放在release里边,在opencv_contrib里边调好之后才会放入rel…

一.原理: Sift算法的优点是特征稳定,对旋转.尺度变换.亮度保持不变性,对视角变换.噪声也有一定程度的稳定性:缺点是实时性不高,并且对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱. Surf(Speeded Up Robust Features)改进了特征的提取和描述方式,用一种更为高效的方式完成特征的提取和描述. 二.Surf实现流程如下: 1. 构建Hessian(黑塞矩阵),生成所有的兴趣点,用于特征的提取 黑塞矩阵(Hessian Matrix)是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵,描述了函数…

http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4414352 SURF算法是SIFT算法的加速版,OpenCV的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理,其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导,对于它们其他方面的不同可以参考本blog的另外一篇关于SIFT的文章. 不论科研还是应用上都希望可以和人类的视觉一样通过程序自动找出两幅图像里面相同的景物,并且建立它们之间的对应,前几年才被提出的SIFT(尺度不变特征)算法提…

依旧转载自作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 特征点检测学习_2(surf算法) 在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高.后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征.本文不是专门介绍surf所有理论(最好的理论是作者的论文)的,只是对surf算法进行了…

SURF:speed up robust feature,翻译为快速鲁棒特征.首先就其中涉及到的特征点和描述符做一些简单的介绍: 特征点和描述符 特征点分为两类:狭义特征点和广义特征点.狭义特征点的位置本身具有常规的属性意义,比如角点.交叉点等等.而广义特征点是基于区域定义的,它本身的位置不具备特征意义,只代表满足一定特征条件的特征区域的位置.广义特征点可以是某特征区域的任一相对位置.这种特征可以不是物理意义上的特征,只要满足一定的数学描述就可以,因而有时是抽象的.因此,从本质上说,广义特征点可…

surf构造的金字塔图像与sift有很大的不同,sift采用的是DOG图像,surf采用的是hessian矩阵行列式近似值图像,hessian矩阵是surf算法的核心,构建hessian矩阵的目的是为了生成图像稳定的突变点,当hessian矩阵的判别式取得局部极大值时,判定当前点是比周围邻域内其他店更亮或者更暗的点,为之后的特征提取做好基础. ------------------------------------- 实现步骤 1.使用积分图来计算卷积 2. 使用hessian响应来衡量某点是否…

在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法,sift算法比较稳定,检测到的特征点也比较多,其最大的确定是计算复杂度较高.后面有不少学者对其进行了改进,其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法,surf的中文意思为快速鲁棒特征.本文不是专门介绍surf所有理论(最好的理论是作者的论文)的,只是对surf算法进行了下整理,方便以后查阅. 网上有些文章对surf做了介绍,比如: http://wuzizhang.blog.163.com/blog/static/78…

SURF算法解析 一.积分图像    积分图像的概念是由Viola和Jones提出的.积分图像中任意一点(i,j)的值为原图像左上角到任意点(i,j)相应的对焦区域的灰度值的总和,其数学公式如图1所示: 那么,当我们想要计算图片一个区域的积分,就只需计算这个区域的四个顶点在积分图像里的值,便可以通过2步加法和2步减法计算得出,其数学公式如下: 二.Hession矩阵探测器1.斑点检测    斑点:与周围有着颜色和灰度差别的区域.    在一个一维信号中,让它和高斯二阶导数进行卷积,也就是拉普拉斯…