然后与SIFT算法近似,在以关键点为中心的3×3×3像素邻域内进行非极大值抑制,最后通过对斑点特征进行插值运算,完成了SURF特征点的精确定位。 而SURF特征点的描述,则也是充分利用了积分图,用两个方向上的Harr小波模板来计算梯度,然后用一个扇形对邻域内点的梯度方向进行统计,求得特征点的主方向。 3. 角点检测的原理...
然后与SIFT算法近似,在以关键点为中心的3×3×33×3×3像素邻域内进行非极大值抑制,最后通过对斑点特征进行插值运算,完成了SURF特征点的精确定位。 而SURF特征点的描述,则也是充分利用了积分图,用两个方向上的Harr小波模板来计算梯度,然后用一个扇形对邻域内点的梯度方向进行统计,求得特征点的主方向。 3. 角点...
然后与SIFT算法近似,在以关键点为中心的3×3×3像素邻域内进行非极大值抑制,最后通过对斑点特征进行插值运算,完成了SURF特征点的精确定位。 而SURF特征点的描述,则也是充分利用了积分图,用两个方向上的Harr小波模板来计算梯度,然后用一个扇形对邻域内点的梯度方向进行统计,求得特征点的主方向。 3. 角点检测的原理...
然后与SIFT算法近似,在以关键点为中心的3\times3\times3像素邻域内进行非极大值抑制,最后通过对斑点特征进行插值运算,完成了SURF特征点的精确定位。 而SURF特征点的描述,则也是充分利用了积分图,用两个方向上的Harr小波模板来计算梯度,然后用一个扇形对邻域内点的梯度方向进行统计,求得特征点的主方向。 3. 角点...
图像局部特征点检测算法综述 2015-01-30 15:04 −... ☆Ronny丶 13 47786 图像空间尺度理论 2014-05-11 18:12 −对现实中物体的描述一定要在一个十分重要的前提下进行,这个前提就是对自然界建模时的尺度。当用一个机器视觉系统分析未知场景时,计算机没有办法预先知道图像中物体的尺度,因此我们需要同时考虑...