SIFT運算元:SIFT運算元是計算機視覺領域非常著名的特徵運算元,它可用於模式識別和影像匹配。
基本介紹
- 中文名:SIFT運算元
- 提出者:D.G.Lowe
SIFT運算元:SIFT運算元是計算機視覺領域非常著名的特徵運算元,它可用於模式識別和影像匹配。
SIFT運算元:SIFT運算元是計算機視覺領域非常著名的特徵運算元,它可用於模式識別和影像匹配。SIFT 運算元最早是由D.G.Lowe 於1999 年提出的(David G.Lowe,1999),當時主要套用於對象識別。200...
基於分布統計的描述運算元 基於分布統計的描述運算元使用直方圖表現圖像的不同外觀或形狀特點下面,下面為幾種套用比較廣泛的基於分布統計的描述運算元。1.SIFT描述運算元 可以用來描述任意的歸一化後的圖像區域,是一個3D梯度位置方向直方圖,位置被量化到4×4局部柵格,梯度角度分為8個方向,運算元為4×4×8=128維。2.GLOH (...
用於點特徵提取的運算元稱為興趣點運算元,常用的有Harris角點檢測、FAST特徵檢測、SIFT特徵檢測及SURF特徵檢測。興趣點 點特徵又被稱作為興趣點,指的是圖像中具有特殊性質的像素點,是圖像的重要特徵。它具有旋轉不變性和不隨光照條件變化的優點。一些圖像處理中利用點特徵進行處理既可以減少計算量又不會損失重要的灰度信息...
《基於廣義SIFT特徵驅動的LiDAR點雲嚴密配準/平差模型研究》是依託中國礦業大學,由王永波擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 針對基於同名點狀特徵匹配的LiDAR點雲序列配準方法存在誤差累積、難以實現數據無縫拼接的問題,本研究立足於尺度空間理論,探索點雲的多尺度表達及其基於三維描述的地理實體表面SIFT特徵直...
SIFT算法中關鍵點的偵測是一種斑點檢測(Blob detection)的一種變形,也就是使用拉普拉斯運算元來求出各個倍率及空間中的最大值。高斯差可近似為拉普拉斯運算元運算後的結果,因建立高斯金字塔的過程是一種尺寸正規化拉普拉斯運算的近似。關鍵點定位 在不同尺寸空間下可能找出過多的關鍵點,有些關鍵點可能相對不易辨識或易...
5.2.1SIFT運算元概述170 5.2.2橢圓鄰域SIFT運算元174 5.2.3識別方法179 5.2.4實驗測試183 參考文獻188 第6章地/海面目標的空天一體圖像合成屬性偵察處理190 6.1空天一體偵察圖像融合建模仿真190 6.1.1空天一體光譜維變換191 6.1.2空天一體尺度空間變換192 6.1.3空天一體輻射強度變換193...
首先檢測高斯差分圖像尺度空間中的關鍵點,基於SIFT運算元構造具有高區分性的低維特徵向量,描述圖像局部仿射不變特徵,並用近似最近鄰搜尋算法實現特徵對的快速匹配。其次提出一種無偏快速同時定位與地圖創建方法,設計可靠的運動模型、觀測模型和新提議分布,通過特徵匹配、初始運動估計及路徑濾波,確定幀間相對運動,並通過...
SIFT特徵匹配採用計算特徵點描述運算元的距離比來評估,對SIFT特徵的快速計算有很多方法,如CPU多核技術、GPU加速、FPGA硬體加速等。考慮降低旁向重疊度檢查工作對計算機設備的要求,本文採用OpenMP多核技術與距離計算查找表技術提高距離計算速度。SIFT特徵匹配錯誤的剔除多採用RANSAC算法,RANSAC算法需要給定明確的算法模型,旁...
具體來說,主要完成了如下五方面的研究工作:(1)比較了不同的關鍵點檢測運算元與描述運算元在刻畫文本圖像方面的性能,實驗結果表明DOG關鍵點檢測運算元與SIFT描述運算元這一組合取得了最優性能。(2)根據文本圖像上關鍵點的分布特性,利用基於密度的聚類算法DBSCAN對其聚類。(3)將聚類結果表示為一個圖,其中圖中頂點代表...
在第一版的基礎上,既新增加了用於低層次特徵提取的曲率方法(SIFT和顯著性運算元)和相位一致性、幾何主動輪廓、形態學,還升級了圖像平滑處理(各向異性擴散)、形狀骨架化、形狀描述(矩)等內容。《特徵提取與圖像處理(第2版)》可作為高等學校電子工程、計算機科學、計算機工程等專業本科生的教材,也可以作為圖像、...
提出了基於快速SIFT算法的目標識別方法。SIFT算法存在的主要不足是高維數的SIFT特徵描述符計算複雜,造成算法實時性較差。為簡化算法計算複雜程度,同時保證不損失正確匹配特徵,首先構建目標圖像尺度空間,提取SIFT特徵點時將其按大小分類,然後擴展SIFT角度屬性,由SIFT特徵點子區域方向直方圖計算得到4個新角度,代表特徵點...
角點檢測方法中比較著名的有Harris的角點檢測方法。該方法使用圖像的一階差分,計算每個象素處的平均平方梯度矩陣,通過特徵值分析給出角點回響。對於圖像的旋轉,灰度的變化和視點的變換,它也是一種穩定的點特徵提取運算元,可以定量的提取均勻而且合理的特徵點。Harris算法在簡單圖像的特徵點提取上有著廣泛的套用。基於SIFT的...
該實施例中,主要採用SIFT/SURF並結合harris等角點檢測算法按不同權重進行加權方式保留特徵點。具體方式為:首先,利用SIFT算法在尺度空間進行特徵檢測,並確定關鍵點的位置和關鍵點所處的尺度,然後,使用關鍵點鄰域梯度的主方向作為該點的方向特徵,以實現運算元對尺度和方向的無關性。SIFT算法可以處理兩幅圖像之間發生...
(1)揭示複雜工況背景下運動微小異物目標與噪聲干擾的差異性,提出序列圖像配準、檢測區域標定、基於差分曲率的自適應全變分圖像噪聲抑制預處理方法,提高后續處理準確率;(2)研究藥液圖像中微小異物目標改進模糊細胞神經網路分割方法,快速準確提取運動異物;(3)研究BRIEF、BRISK、SURF和SIFT等快速局部特徵描述運算元,...
在第一版的基礎上,既新增加了用於低層次特徵提取的曲率方法(SIFT和顯著性運算元)和相位一致性、幾何主動輪廓、形態學,還升級了圖像平滑處理(各向異性擴散)、形狀骨架化、形狀描述(矩)等內容。《特徵提取與圖像處理(第2版)》可作為高等學校電子工程、計算機科學、計算機工程等專業本科生的教材,也可以作為圖像、...
3.4.2 SIFT運算元 77 3.5 圖像描述 81 3.5.1 邊界描述 81 3.5.2 區域描述 82 3.5.3 紋理描述 84 3.6 小結 85 習題 86 第四章 雲霧圖像處理 88 4.1 圖像增強 89 4.1.1 圖像的空域增強 89 4.1.2 圖像的頻率域增強 93 4.1.3 增強示例: 同態濾波圖像增強 97 4.2 圖像復原 98 4.2....
10.4.1不同梯度運算元及特徵向量維數對匹配性能的影響(126)10.4.2不同特徵提取方法的圖像匹配試驗(127)10.4.3不同地貌景物的圖像匹配試驗(129)第11章基於改進SIFT的SAR與可見光圖像匹配控制點定位算法(133)11.1局部不變特徵描述子的提取(133)11.1.1SIFT算法原理(134)11.1.2改進SIFT特徵的提取與描述(135)1...
主要工作如下: (1) 利用不同解析度的影像,研究比較了當前4種先進特徵提取運算元SIFT、SURF、ORB、Harris在影像存在尺度、方向、光照等差異時的重複率;針對ADS40 L0 級影像變形大的問題,提出了一種基於SIFT特徵和相關係數法相結合的由粗到精匹配方法;針對航空傾斜影像尺度差異大、仿射變形大的問題,提出下視影像...
首先對混合維度視覺系統進行離線標定,得到兩圖像像素間的對應關係,完成數據融合併以此建立局部環境的三維模型;其次提出一種基於無偏變換和差分進化的FastSLAM方法,構建可靠的運動模型、觀測模型和新提議分布,通過特徵匹配、運動估計及路徑濾波,獲得總體誤差最小的運動參數,採用最佳化的ASIFT運算元提取相鄰2D圖像中的仿...
3.2 SIFT匹配算法 50 3.2.1 SIFT運算元 50 3.2.2 SIFT匹配 51 3.2.3 SIFT數量特徵匹配分析 52 3.3 SIFT位置特徵的人臉驗證算法 53 3.4 人臉驗證實驗結果與分析 55 3.4.1 SIFT數量特徵的人臉識別 56 3.4.2 結合SIFT位置特徵的人臉驗證 57 3.4.3 和傳統人臉驗證算法的對比 59 3.5 人臉識別簡介...
第一部分為運算元,包括Moravec、Forstner、Harris、SUSAN、CSS、FAST、DOG、LOG等典型運算元;第二部分為描述子,包括Hu矩、Legendre矩、傅立葉、HOG、LBP、Haar、SIFT、SURF等典型描述子;第三部分為濾波,包括遞歸中值濾波、Butterworth濾波、Chebyshev濾波、橢圓濾波、逆濾波、最小二乘濾波、維納濾波、卡爾曼濾波、同態濾波...
3.5.3 SUSAN運算元 3.5.4 SIFT運算元 3.5.5 MSER區域檢測子 3.5.6 局部不變特徵的性質 3.6 其他圖像檢索方法 參考文獻 第4章 基於連通區域的圖像仿射不變區域提取及描述 4.1 基於連通區域的仿射不變區域提取 4.1.1 連通區域提取方法及其實現 4.1.2 仿射不變區域的確定 4.1.3 去除不滿足條件的區域 ...
另外,利用修正的SIFT算法提取多模圖像中位於邊緣的特徵點,然後採用GLOH運算元描述特徵點形成特徵向量進行初始匹配,然後通過RANSAC算法消除誤匹配、計算仿射變換參數,實現了多模光電圖像配準。 在多模成像跟蹤系統中,由於天空背景均勻、單一,無法提取更多的有效特徵點,因此,提出了通過提取目標運動軌跡匹配與特徵點匹配相...