目录: 前言 1.高斯尺度空间GSS 2.高斯差分DOG 用DoG检测特征点 GSS尺度选择 3.图像金字塔建立 用前一个octave中的倒数第三幅图像生成下一octave中的第一幅图像 每层octave为什么生成s+3幅图像 4.高斯核性质在SIFT中的应用 5.除去不好的特征点 6.给特征点赋值一个128维方向参数 7.根据SIFT进行Match 8.补充 前言 SIFT算子是一种检测局部特征的算法,通过求一幅图中的特征点及其有关尺寸scale和方向orientation的描述子得到特征,进…

原文链接:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html   主要步骤 1).尺度空间的生成: 2).检测尺度空间极值点: 3).精确定位极值点: 4).为每个关键点指定方向参数: 5).关键点描述子的生成. L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff     D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff 关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的.在 …

SIFT特征提取分析 sift 关键点,关键点检测 读'D. G. Lowe. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J],IJCV,2004' 笔记 关键点是指图像中或者视觉领域中明显区别于其周围区域的地方,这些关键点对于光照,视角相对鲁棒,所以对图像关键点提取特征的好坏直接影响后续分类.识别的精度. 特征描述子就是对关键点提取特征的过程,应该具备可重复性.可区分性.准确性.有效性和鲁棒性. SIFT(Scale-I…

转载自: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度…

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果.整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作,尺度空间…

上一节我们已经介绍了SIFT算法,SIFT算法对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,对视角变换.仿射变化.噪声也保持一定程度的稳定性,是一种非常优秀的局部特征描述算法.但是其实时性相对不高. SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式,用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述. 一 使用快速Hessian算法和SURF来提取和检测特征 我们先用OpenCV库函数演示一下快速Hessian算法和SURF来提取的效果,然后再来讲述一下SURF算…

[特征检测]BRISK特征提取算法原创hujingshuang 发布于2015-07-24 22:59:21 阅读数 17840 收藏展开简介        BRISK算法是2011年ICCV上<BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints>文章中,提出来的一种特征提取算法,也是一种二进制的特征描述算子. 它具有较好的旋转不变性.尺度不变性,较好的鲁棒性等.在图像配准应用中,速度比较:SIFT<SURF<BRISK<FREA…

模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时,判断的依据就是图像特征.用提取的特征表示整幅图像内容,根据特征匹配或者分类图像目标. 常见的特征提取算法主要分为以下3类: 基于颜色特征:如颜色直方图.颜色集.颜色矩.颜色聚合向量等: 基于纹理特征:如Tamura纹理特征.自回归纹理模型.Gabor变换.小波变换.MPEG7边缘直方图等: 基于形状特征:如傅立叶形状描述符.不变矩.小波轮廓描述符等: LBP特征提取算法 LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作…

opencv中sift特征提取的步骤 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里,并使用drawKeypoints在图中标识出来 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符,特征描述符是一个矩阵 使用匹配器matcher对描述符进行匹配,匹配结果保存由DMatch的组成的向量里 设置距离阈值,使得匹配的向量距离小于最小距离的2被才能进入最终的结果,用DrawMatch可以显示 代码 // 使用Flann进行特征点匹配…

摘自本人毕业论文<肺结节CT影像特征提取算法研究> 医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征.相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征.肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求.既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法.本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰…