如果說SIFT算法中使用DOG對LOG進行了簡化,提高了搜索特征點的速度,那么SURF算法則是對DoH的簡化與近似。雖然SIFT算法已經被認為是最有效的,也是最常用的特征點提取的算法,但如果不借助於硬件的加速和專用圖像處理器的配合,SIFT算法以現有的計算機仍然很難達到實時的程度。對於需要實時 ...
本文轉載自http: blog.csdn.net luoshixian article details 。 SURF Speed Up Robust Features 是SIFT改進版也是加速版,提高了檢測特征點的速度,綜合性能要優於SIFT。 .積分圖像 SURF是對積分圖像進行操作,從而實現了加速,采用盒子濾波器計算每個像素點的Hessian矩陣行列式時,只需要幾次加減法運算,而且運算量與盒子 ...
2017-12-06 12:33 1 1375 推薦指數:
如果說SIFT算法中使用DOG對LOG進行了簡化,提高了搜索特征點的速度,那么SURF算法則是對DoH的簡化與近似。雖然SIFT算法已經被認為是最有效的,也是最常用的特征點提取的算法,但如果不借助於硬件的加速和專用圖像處理器的配合,SIFT算法以現有的計算機仍然很難達到實時的程度。對於需要實時 ...
上一篇文章 SURF算法與源碼分析、上 中主要分析的是SURF特征點定位的算法原理與相關OpenCV中的源碼分析,這篇文章接着上篇文章對已經定位到的SURF特征點進行特征描述。這一步至關重要,這是SURF特征點匹配的基礎。總體來說算法思路和SIFT相似,只是每一步都做了不同程度的近似與簡化,提高了 ...
SURF算法原理: 1、SURF特征檢測的步驟 1.尺度空間的極值檢測:搜索所有尺度空間上的圖像,通過Hessian來識別潛在的對尺度和選擇不變的興趣點。 2.特征點過濾並進行精確 ...
Surf特征提取分析 Surf Hessian SIFT 讀“H.Bay, T. Tuytelaars, L. V. Gool, SURF:Speed Up Robust Features[J ...
SURF是對SIFT的改進,相對於SIFT,主要優點是速度更快,更適合做實時特征檢查。 一、SURF原理: 相對於SIFT,SUFT采用Hssian算法檢測關鍵點,很大程度上提高了程序的運行速度,同時,在尺度空間的構建上,SIFT通過改變高斯卷積核的大小,構建不同的組,下文進行 ...
一、原理 ...
從main函數開始 首先大家不要慌,我加了無數注釋,這個工具的代碼也不過400行而已。首先我們看一下main函數: 為了避免大家看起來太緊張,我在源碼的注釋中加了詳細的講解,方便基礎薄弱的同學理解 ...
SURF(Speeded Up Robust Features)特征關鍵特性 特征匹配,特征識別等方面有很好的效果,具有四個特征 --特征檢測 --尺度空間(尺度不變性) --選擇不變性(光照不變性,旋轉不變性) --特征向量(匹配用) 特征檢測整個流程可以用DDM來概括,第一個 ...