特征描述子提取BRIEF算法 1. BRIEF简介BRIEF是一种特征描述子提取算法,并非特征点的提取算法,这和SIFT,SURF等是有区别的。SIFT是由Lowe在2004提出,是一种128维的浮点描述子,其不仅仅提取代价高,而且匹配代价十分高(虽然有KDTree),还造成了大量空间浪费。正是基于上面特点,作者提出了BRIEF,一种生成二值化描述子的算法,
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...
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特征描述子点云配准算法 该算法用于实现点云数据精准匹配,提升配准效率与精度。 Brief特征描述子点云配准算法是处理点云数据匹配的有效方案。算法核心在于提取具有代表性的brief特征描述子。这些特征描述子能简洁且准确地描述点云局部特征。利用特征描述子可构建点云间的对应关系。其通过独特方式计算点云关键点的...
BRIEF 特征描述子 Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 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1000个特征点...
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... ...
BRIEF描述子的生成：在ORB特征提取过程中，BRIEF算法用于描述特征点的属性。具体步骤是以关键点为中心，选取N个点对，并对这些点对进行操作T)，将结果组合起来，得到关键点的描述子。BRIEF描述子的特性：BRIEF描述子通过计算关键点周围点对的边角结果组合来生成，这种计算方式使得描述子的生成过程相对简单且...
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 ...