4.特征点描述:沿着特征点主方向周围的邻域内,取4×4×4个矩形小区域,统计每个小区域的Haar特征,然后每个区域得到一个4维的特征向量。 一个特征点共有64维的特征向量作为SURF特征的描述子。 2、构建Hessian(黑塞矩阵) 构建Hessian矩阵的目的是为了生成图像稳定的边缘点(突变点),跟Canny、拉普拉斯边缘检测的作用类似...
通过对SURF特征点检测原理的介绍,我们可以了解到SURF算法是一种快速而有效的图像特征提取算法。它通过检测和描述图像中的局部特征点,实现了图像的匹配与识别。在实际应用中,SURF算法具有较好的性能和鲁棒性,因此受到了广泛的关注和应用。 总体而言,SURF特征点检测算法是计算机视觉领域中一种重要的图像特征提取方法。本文...
与Sift特征点匹配类似,Surf也是通过计算两个特征点间的欧式距离来确定匹配度,欧氏距离越短,代表两个特征点的匹配度越好。不同的是Surf还加入了Hessian矩阵迹的判断,如果两个特征点的矩阵迹正负号相同,代表这两个特征具有相同方向上的对比度变化,如果不同,说明这两个特征点的对比度变化方向是相反的,即使欧氏距离为0,...
Surf采用Henssian矩阵获取图像局部最值还是十分稳定的,但是在求主方向阶段太过于依赖局部区域像素的梯度方向,有可能使得找到的主方向不准确,后面的特征向量提取以及匹配都严重依赖于主方向,即使不大偏差角度也可以造成后面特征匹配的放大误差,从而匹配不成功;另外图像金字塔的层取 得不足够紧密也会使得尺度有误差,后面的...
SIFT\SURF。 二、图像角点特征之Harris和SIFT和SURF和ORB 角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测和图像匹配和视频跟踪和三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。 角点通常被定义为两条边的交点,更严格的说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向...
SURF算法原理: 1、SURF特征检测的步骤 1.尺度空间的极值检测:搜索所有尺度空间上的图像,通过Hessian来识别潜在的对尺度和选择不变的兴趣点。 2.特征点过滤并进行精确定位。 3.特征方向赋值:统计特征点圆形邻域内的Harr小波特征。即在60度扇形内,每次将60度扇形区域旋转0.2弧度进行统计,将值最大的那个扇形的方向作为...