在ORB特征提取的第一步根据FAST角点检测算法检测出特征点(角点、兴趣点、关键点)之后,我们需要以某种方式来描述这些特征点的属性。对于这些特征点的描述算法,我们称之为特征点的描述子(Feature DescritorS).ORB特征提取算法采用BRIEF描述子来描述这些特征点的属性。 BRIEF算法的核心思想是在关键点P的周围以一定的方式...
BRIEF特征描述子 BRIEF特征描述⼦ Binary Robust Independent Elementary Features 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采⽤了128维的特征描述⼦，由于描述⼦⽤的浮点数，所以它将会占⽤512 bytes的空间。类似地，对于SURF特征，常见的是64维的描述⼦，它也将占⽤256bytes的空间。如果⼀幅图像中有...
我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间。类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间。如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用,尤其是...
BRIEF是2010年的一篇名为《BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features》的文章中提出,BRIEF是对已检测到的特征点进行描述,它是一种二进制编码的描述子,摈弃了利用区域灰度直方图描述特征点的传统方法,大大的加快了特征描述符建立的速度,同时也极大的降低了特征匹配的时间,是一种非常快速,很有潜力的算法。 BRI...
BRIEF是2010年ECCV会议上提出的一种以二进制字符串作为特征点的描述子。 二、算法原理 1、以特征点为中心,取大小为 S x S 的区域p,区域的四条边分别都与坐标轴垂直或平行 (原作者取值:S=31) 2、采用方差为σ,卷积核大小为 N x N 的高斯滤波器对区域p每一点进行高斯平滑处理 ...
一 BRIEF描述子 在ORB特征提取过程中，我们使用BRIEF算法来描述特征点属性。BRIEF算法通过在关键点周围选取点对，并计算边角结果组合，生成关键点描述子。具体步骤为：以关键点为中心，选取N个点对，定义操作T(P(A,B))，对选取的点对进行操作，将结果组合，得到关键点的描述子。二 理想描述子属性 理想...
BRIEF是2010年的一篇名为《BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features》的文章中提出,BRIEF是对已检測到的特征点进行描写叙述,它是一种二进制编码的描写叙述子,摈弃了利用区域灰度直方图描写叙述特征点的传统方法,大大的加快了特征描写叙述符建立的速度,同一时候也极大的减少了特征匹配的时间,是...
ORB特征提取详解 BRUEF rBRIEF steered BRIEF ORB特征提取详解 1、算法介绍 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种快速特征点提取和描述的算法。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 SIFTor SURF&rdqu... ...
p(x)为像素灰度，一组二元测试组成一个特征：为特征维度，论文中取 =128,256,512 BRIEF:BinaryRobustIndependentElementaryFeatures 关于二元测试中x、y的选择 BRIEF:BinaryRobustIndependentElementaryFeatures 使用Hammingdistance判别描述子之间的相关度(XOR运算).特征点的匹配转为上图的二值分类问题。BRIEF:BinaryRobust...
主权项:1.一种基于阶阵列的BRIEF特征描述子,其特征在于,定义一个经过高斯平滑后的图像块P,图像块的大小为S×S,随机在块中采样一对像素点进行比较,比较结果由下式决定; 式1中,Ip,x代表了第p个图像块中的像素点x=u,vT的灰度值,Ip,y则代表了第p个图像块中的像素点y=uy,vyT的灰度值;在块p中随机采样n...