特征匹配 1.SIFT特征提取 2.FLANN匹配器 3.FLANN的单应性匹配 特征提取与特征描述 图像特征 特征描述,计算机对特征周围的区域进行描述,这样它才能在其他图像中找到相同的特征 **SIFT: **是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points, or corner points)及其有关scale 和 orientation ...
1957年James Munkres针对该方法做了改进,后来大家习惯叫匈牙利算法或Kuhn-Munkres(KM)算法或者Munkres算法,后续一些改进都沿用了这个名称,其主要用来解决分配问题。 如下图a,b,c,d四个工人完成p,q,r,s四项工作,矩阵C(i, j)表示每个工人完成对应一项工作所需的时间,经过求解后工人a对应工作q,b对应s,c对应r,d...
此图中一个关键点由2×2共4个种子点组成,每个种子点有8个方向向量信息。这种邻域方向性信息联合的思想增强了算法抗噪声的能力,同时对于含有定位误差的特征匹配也提供了较好的容错性。 计算keypoint周围的16*16的window中每一个像素的梯度,而且使用高斯下降函数降低远离中心的权重。 在每个4*4的1/16象限中,通过加...
子图匹配的结果常被用于社区发现、图切分、图聚类等图算法的输入,同时也在金融反欺诈、电网管理、社交网络等实际应用中发挥作用。从算法的目标输出分类,子图匹配可以分为四个层次:(1)确定给定的两个图是否符合子图同构约束;(2)找到一个子图同构约束中互相匹配的顶点对;(3)统计数据图中符合子图匹配约束的子图个数;...
在该论文中,作者分析并提出了在伴随图上基于随机游走的图匹配算法RRWM:Reweighted Random Walk for Graph Matching。首先,作者提出在伴随图中增加吸收节点(absorbing node),使其他所有节点的出度相等。基于伴随图的形式,一种朴素的思路是在伴随图上直接采用随机游走算法为每个节点进行评分。在论文中,作者通过分析发现,在...
一般图的最大匹配算法:我们从一个没有匹配的节点s开始,使用BFS生成搜索树。每当发现一个节点u,如果u还没有被匹配,那么就可以进行一次成功的增广,即s匹配u;否则,我们就把节点u和它的配偶v一同接到树上,之后把v丢进队列继续搜索。我们给每个在搜索树上的点一个类型:S或者T。当u把它的配偶v扔进队列的时候,我...
图像匹配是应用一定的算法在两幅图或者多幅图中识别同名点。图像匹配主要分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。 模版匹配 模版匹配是基于像素的匹配,用来在一幅大图中搜索查找模版图像位置。与2D卷积一样,用模版图像在输入图像上滑动,并在每一个位置为堆模版图像和与其对应的输入图像的子区域进行进行比较。
模板匹配算法：模板匹配算法可以通过将一个小的模板图像与大的目标图像进行比较来寻找目标图像中的物体。该算法基于两个假设：首先，目标物体应该和模板图像相似；其次，目标物体在目标图像中应该和模板图像具有相似的空间分布。该算法可以通过比较模板图像和目标图像的像素值来进行匹配。相位相关匹配算法：相位相关匹配算法...
1、匹配代价计算 2、代价聚合 3、视差计算 4、视差优化 5、小结 1、匹配代价计算 匹配代价是用来衡量候选像素与匹配像素之间的相关性的,代价越小,说明两个像素点之间的相关性越大,是同名点的概率也越大。 所谓同名点,就是左右两幅图像中相对应的点,如下图中红框框起来的点就是同名点。