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…

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,…

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…

Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,这篇论文是图像识别领域SIFT算法最为经典的一篇论文,导师给布置的第一篇任务就是它.网上找了好多找不到中译本,那就自己动手丰衣足食吧,顺便造福后人,花时间翻译啃下来并做一个笔记在这吧. ---------------------------------------------------------------------------------------------------…

Surf算法是一把牛刀,我们可以很轻易的从网上或各种Opencv教程里找到Surf的用例,把例程中的代码或贴或敲过来,满心期待的按下F5,当屏幕终于被满屏花花绿绿的小圆点或者N多道连接线条霸占时,内心的民族自豪感油然而生,仿佛屠龙宝刀在手,屁颠屁颠的很开心. 如果对Surf的探究或者使用到此为止,我觉得只是用Surf这把牛刀吓唬了一个小鸡仔,万里长征才刚刚开始第一步,最少有三个问题需要得到解答: 1. 保存特征点信息的keyPoints向量内每个元素包含有哪些内容? 2. 通过comput方法生…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

http://nichol.as/papers/Lowe/Distinctive Image Features from Scale-Invariant.pdf Abstract This paper presents a method for extracting distinctive invariant features from images that can be used to perform reliable matching between different views of…

这篇博文主要介绍SIFT算法在提取点云图像关键点时的具体用法. 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)是David Lowe在1999年发表,2004年总结完善.其应用范围包括物体辨识,机器人地图感知与导航.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作对比.此算法已经申请专利,专利拥有者属于英属哥伦比亚大学.SIFT算法在3D数据上的应用由Flint等在2007年实现.这里所讲的提取点云关键点的算法便是由Flint等人实现的SIFT3D算法.…

原博文地址:http://www.cnblogs.com/nobadfish/articles/5244637.html 原论文名叫Byeond bags of features:Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories. 这篇文章的中心思想就是基于词袋模型+金字塔结构的识别算法.首先简单介绍词袋模型. 1.词袋模型 Bag of words模型也成为“词袋”模型,在最初多是用来做自然语言处理,Svetla…

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