角度再大一点(15°～30°),BRIEF和U-SURF准确率迅速下降到0,角度再大,则这两个算法的识别率保持为0.而SURF和o-BRIEF这两个考虑旋转方向的算法,始终能保持大于60%的准确率,而且在90°的倍数角度处,识别率有极大值。 这里的o-BRIEF是:用SURF算出旋转角度,然后用BRIEF按照这个角度旋转再进行描述的一个算法。
2、两幅图像的BRIEF得到的特征描述子匹配的时候,他们采样方式、滤波方式、x,y点对的选择都是一致的。 3、通过BRIEF得到特征描述子后,计算需要匹配的特征点的汉明距离,两个特征点的汉明距离越小,代表他们匹配度越高。汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。 4、BRIEF不能得到特征点,需要用其他方法(例如:...
BRIEF算法的核心思想是通过比较两个特征点局部相邻区域的像素值来生成二进制描述符,从而实现对图像中的特征点的描述和匹配。 首先,BRIEF算法使用一种基于图像梯度的方法,如Harris角点检测算法或SIFT算法,来提取图像中的特征点。特征点的选择是根据该特征点的灰度值和梯度方向进行的,以便找到图像中具有良好辨识度的特征...
BRIEF算法详解 BRIEF是一种特征描述子提取算法,并非特征点的提取算法,一种生成二值化描述子的算法,不提取代价低,匹配只需要使用简单的汉明距离(Hamming Distance)利用比特之间的异或操作就可以完成。因此,时间代价低,空间代价低,效果还挺好是最大的优点。 算法的步骤介绍如下: 1. 图像滤波:原始图像中存在噪声时,会对...
简介:BRIEF描述子生成算法 一:介绍 我们知道SIFT算法通常通过对每个关键点生成128个特征向量作为描述子、SURF算法通常对关键点生成最少64个特征向量作为描述子。但是对于图像来说创建上千或者上万个这样的描述子内存开销比较大,运行速度受到严重影响。特别对嵌入式设备与一定设备来说,内存限制尤为明显,而且匹配的时候计算...
以下是根据你的要求编写的BRIEF算法代码示例,包括特征提取和特征描述子生成部分。 BRIEF算法基本原理 BRIEF算法的主要步骤如下: 特征点检测:首先使用某种特征点检测算法(如SIFT、SURF或ORB)在图像中找到关键点。 建立图像金字塔:为了处理不同尺度的图像,通常建立图像金字塔。 生成二进制描述子:在特征点周围选取N个点对,...
BRIEF具体算法 由于BRIEF仅仅是特征描述子,所以事先要得到特征点的位置,可以利用FAST特征点检测算法或Harris角点检测算法或SIFT、SURF等算法检测特征点的位置。接下来在特征点邻域利用BRIEF算法建立特征描述符。 算法步骤如下: 1、为减少噪声干扰,先对图像进行高斯滤波(方差为2,高斯窗口为9x9)。 2、以特征点为中心,...
BRIEF算法由此产生,该算法提供了一个很简介的手段在不寻找描述符的情况下,去寻找二进制字符串。 大致过程如下: 1、为减少噪声干扰,先对图像进行高斯滤波(方差为2,高斯窗口为9x9) 2、以特征点为中心,取SxS的邻域大窗口。在大窗口中随机选取一对(两个)5x5的子窗口,比较子窗口内的像素和(可用积分图像完成),进行...
BRIEF特征的建立和用于匹配,都很快。性能测试表明,BRIEF比SURF和U-SURF快,准确度差不多。 Introduction 经验表明,用256甚至128个bit表示一个BRIEF特征就够用了。算的快,省内存,适合实时计算的应用,比如SLAM(省计算)或者三维重建(省存储)。 先前一些算法,先计算浮点型特征描述向量,再转化为二进制表示。这样的算法,匹...
BRIEF算法由此产生,该算法提供了一个很简介的手段在不寻找描述符的情况下,去寻找二进制字符串。 大致过程如下: 1、为减少噪声干扰,先对图像进行高斯滤波(方差为2,高斯窗口为9x9) 2、以特征点为中心,取SxS的邻域大窗口。在大窗口中随机选取一对(两个)5x5的子窗口,比较子窗口内的像素和(可用积分图像完成),进行...