特征描述算子-sift http://boche.github.io/download/sift/Introduction%20to%20SIFT.pdf…

如何从一个深度图像(range image)中提取NARF特征 代码解析narf_feature_extraction.cpp #include <iostream> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <pcl/range_image/range_image.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/visualization/range_image_v…

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.确定描述子采样区域 2.生成描述子 2.1 旋转图像至主方向 2.2 生成特征向量 3.归一化特征向量 附:SIFT开源代码集 1 确定描述子采样区域 SIFI 描述子h(x, y, θ)是对特征点附近邻域内高斯图像梯度统计结果的一种表示,它是一个三维的阵列,但通常将它表示成一个矢量.矢量是通过对三维阵列按一定规律进行排列得到的.特征描述子与特…

以上两篇文章中检测在DOG空间中稳定的特征点,lowe已经提到这些特征点是比Harris角点等特征还要稳定的特征.下一步骤我们要考虑的就是如何去很好地描述这些DOG特征点. 下面好好说说如何来描述这些特征点.许多资料中都提到SIFT是一种局部特征,这是因为在SIFT描述子生成过程中,考虑的是该特征点邻域特征点的分布情况(而没有利用全局信息).本步骤中主要计算过程包括:确定特征点的方向和生成特征描述符. 确定特征点方向 在特征点的确定过程中,特征点的坐标以及尺度被确定下来(坐标很重要,尺度更重要,…

Abstract摘要本文提出了一种从图像中提取特征不变性的方法,该方法可用于在对象或场景的不同视图之间进行可靠的匹配(适用场景和任务).这些特征对图像的尺度和旋转不变性,并且在很大范围的仿射失真.3d视点的变化.噪声的增加和光照的变化中提供了鲁棒的匹配.从某种意义上说,一个单一的特征可以与来自许多图像的特征的大型数据库进行高概率的正确匹配.本文还介绍了一种利用这些特征进行目标识别的方法.识别的过程是使用快速最近邻算法将单个特征与来自已知对象的特征数据库相匹配,然后进行hough变换以识别属于单个…

LBP 在数字图像处理和模式识别领域,LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Patterns.最初功能为辅助图像局部对比度,并不是一个完整的特征描述子. 后来提升为一种有效的纹理描述算子,度量和提取图像局部的纹理信息,对光照具 有不变性.LBP有很多变种,或说改进.单纯的LBP记录像素点与其周围像素点的对比信息,或说差异.从图1我们看到,最左边的是原图,标号为 example.我们要检测某个像素点的某些信息,在图1中,对于9个方格中中间方格(方格中的数字是像素点灰度值大小),…

Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间.类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间.如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用…

特征匹配(Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础,比如说图像配准,摄像机跟踪,三维重建,物体识别,人脸识别,所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的.本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程,以及在过程中遇到的一些问题. 首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配,以及特征匹配的过程. 图像一:彩色圆圈为图像的特征点 图像二: 图像一与图像二的匹配: 概念理解:什么是特征,什么是特征描述,什么是特征匹配 假设这样的一个场景,小白和小黑都在看一个图片,但是他们想知道他们…

我们已经知道SIFT算法采用128维的特征描述子,由于描述子用的是浮点数,所以它将会占用512字节的空间.类似的SUFR算法,一般采用64维的描述子,它将占用256字节的空间.如果一幅图像中有1000个特征点,那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用,尤其是嵌入式的应用,这样的特征描述子显然是不可行的.而且,越占有越大的空间,意味着越长的匹配时间. 但是实际上SIFT或SURF的特征描述子中,并不是所有维都在匹配中有着实质性的作用.我们可以用PCA.LDA等特…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47606159 继上一篇中已经介绍了SIFT原理与C源代码剖析,最后得到了一系列特征点,每一个特征点相应一个128维向量.假如如今有两副图片都已经提取到特征点,如今要做的就是匹配上相似的特征点. 相似性查询有两种基本方式:1.范围查询:即给点查询点和查询阈值,从数据集中找出全部与查询点距离小于阈值的点. 2.K近邻查询:给点查询点及正整数K,从数据集中找到与查询点近期的K个数据…