上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键

前言 本来想按照惯例来一个overview的,结果看到1篇十分不错而且详细的介绍,因此copy过来,自己在前面大体总结一下论文,细节不做赘述,引用文章讲得很详细,另外这篇paper引用十分详细,如果做detection可以从这篇文章去读更多不同类型的文章. 论文概述   卷积网络具有较好的平移不变性,但是对尺度不变性有较差的泛化能力,现在网络具有的一定尺度不变性.平移不变性往往是通过网络很大的capacity来"死记硬背",小目标物体难有效的检测出来,主要原因有:1.物体尺度变化很大,

原文地址:NSCT——Nonsubsampled contourlet 变换程序开发教程1作者:向望大海的鱼 08年,被老板逼得走投无路,xx所得项目看来是实在躲不过去,只好硬着头皮上.开发一款图像处理软件,里面内容很多,不过核心就是NSCT变换.NSCT变换06年的新东西,现在跟风研究的热点.可惜的是作为一种新的变换滤波器长期以来只有matlab程序,没有VC程序.使很多算法开发不能应用到工程中,08暑假,大概花了我一个月吧,恩..期间电脑还中了次病毒(可恶的机器狗第四代!!),终于把这个软件

CNN得益于全局共享权值和pool操作,具有平移不变性. 对于尺度不变性,是没有或者说具有一定的不变性(尺度变化不大),实验中小目标的检测是难点,需要采用FPN或者其他的方式单独处理. 对于旋转不变性,是基本没有的,实验证明添加旋转样本是一种可靠的样本增强策略,能增强模型对旋转的鲁棒性.

本文转自:http://blog.csdn.net/chgm_456d/article/details/8100513 我一直对于 多尺度与多分辨率没有一个准确的概念.后来看了一些文章,其中xiaowei_cqu博客的一篇文章“[OpenCV]SIFT原理与源码分析:DoG尺度空间构造”(以下简称,xiaowei一文),写的很好,分享一下: 尺度空间(scale space)理论 要理解多尺度,首先要知道什么是尺度空间.xiaowei一文中提到,自然界中的物体呈现出不同的形态,需要不同的尺度观测

尺度不变特征变换匹配算法 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比

SIFT特征-尺度不变特征理解 简介 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述.这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子.该方法于1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International j

神经网络中的不变性 原文:https://blog.csdn.net/voxel_grid/article/details/79275637     个人认为cnn中conv层对应的是“等变性”(Equivariance),由于conv层的卷积核对于特定的特征才会有较大激活值,所以不论 上一层特征图谱(feature map)中的某一特征平移到何处,卷积核都会找到该特征并在此处呈现较大的激活值.这应该就是“等变性” 这种“等变性”是由conv层的 1局部连接 2权值共享 两个特性得到的. 所谓的

论文提出PConv为对特征金字塔进行3D卷积,配合特定的iBN进行正则化,能够有效地融合尺度间的内在关系,另外,论文提出SEPC,使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性,保持尺度均衡.PConv和SEPC对SOTA的检测算法有显著地提升 ,并且没有带来过多的额外计算量   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005

已经有很多博客已经将sift特征提取算法解释的很清楚了,我只是记录一些我不明白的地方,并且记录几个理解sift特征比较好的博客. 1. http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/ 2. http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681/ 3.http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/artic

OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速

ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法(SLAM)[1].该算法由Raul Mur-Artal,J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics.ORB-SLAM基于PTAM架构,增加了地图初始化和闭环检测的功能,优化了关键帧选取和地图构建的方法,在处理速度.追踪效果和地图精度上都取得了不错的效果.要注意ORB-SLAM构建的地图是稀疏的. ORB-SLAM一开始基于monocular

Xiang Bai--[CVPR2012]Detecting Texts of Arbitrary Orientations in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 创新点和贡献 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者和相关链接 华科:姚聪(Cong Yao),白翔(Xiang Bai),刘文予(Wenyu Liu) 微软MSRA:马毅(Yi Ma) UCLA(加州大学圣地亚哥分校):屠卓文(Zhuowen Tu) 文章中提到的MSRA-TD 500 数据库

imhist分析灰度图阈值分界点 bwlabel分析连通区域 SIFT Scale Invariant:尺度不变性 DoG: Difference of Gaussian, calculated by multiple Laplace of Gaussian. 计算高斯核函数差 Laplacian Scale Space, depiction of high contrast value.如何生成? Rotation Invariant:旋转不变性 Compute Image Gradient

Robotics Perception Professor Kostas and Jianbo Shi week 1: camera model 凸透镜成像原理:凸透镜焦点与焦距是固定的,这是物理性质.物距u.像距v.焦距f的关系为1/f=1/u+1/v perspective drawing bi-perspectograph construction changing 1. change the distance from the objects: OS 2. change the foca

由于相机正面白摄物体时,相机的光轴方向可能发生变化,带来扭曲.而SIFT算法虽具有完全的尺度不变性,但不具有完全的仿射不变性,对拍摄角度发生大角度空间变化的图像特征提取有一定的局限性.ASift通过模拟经度与纬度实现完全的仿射不变,然后用SIFT算法把模拟图像进行比较,最后实现特征匹配. ASIFT算法的具体步骤如下: 1.选取采样参数,模拟不同经度与纬度的图像. 2.计算模拟图像的特征. 3.结合所有的模拟图像的特征,进行特征匹配. 注意:ASIFT提供的一种框架,其核心思想是模拟不同的经度与

Hinton第五课 突然不知道object recognition 该翻译成对象识别好,还是目标识别好,还是物体识别好,但是鉴于范围性,还是翻译成对象识别吧.这一课附带了两个论文<Convolutional Networks for Images,Speech,and Time-series>在前面翻译过:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/40832953和<Gradient-based learning applie

接opencv6.2-improc图像处理模块之图像尺寸上的操作 本文大部分都是来自于转http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/table_of_content_imgproc/table_of_content_imgproc.html#table-of-content-imgproc ,只是个按照自己想法的组织罢了. 六.边缘检测 其实边缘检测就是首先将图像的值作为一个函数的结果值,然后在其函数空间

Oriented FAST and Rotated BRIEF www.cnblogs.com/ronny   这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 -- ORB特征,从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进,这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为"ORB:An Efficient Alternative to SIFT or SURF&qu