鉴于传统图像特征描述符(如梯度、灰度等)存在的固有局限性,难以处理不同模态图像类型之间的几何和辐射差异[103],越来越多的关注被集中在基于频域的特征描述符上。这些描述符在匹配跨模态图像方面表现出更高的效能。例如,RIFT [104]利用FAST [105]提取相位共振(PC)图上的可重复特征点,随后利用频域信息构建坚固的描述...
对于GIFT [90]和COLD [91],前者强调从组特征中提取底层结构信息以构建强大描述符的重要性。通过使用组卷积,GIFT生成既有区别性又对变换群具有不变性的密集描述符。相反,COLD通过多级特征蒸馏网络架构引入了一种新方法。该架构利用ImageNet预训练的卷积神经网络的中间层来包装层次特征,最终提取高度紧凑和健壮的本地描述...
这些方法利用卷积神经网络(CNN)提取更稳健和有辨别力的关键点描述符,从而在处理大视角变化和局部特征照明变化方面取得了显著进展。目前,基于检测器的方法可以分为四个主要类别:1. 先检测后描述的方法;2. 联合检测和描述的方法;3. 先描述后检测的方法;4. 基于图的方法。此外,我们根据监督学习的类型进一步细分了先...
在特征匹配方法中,稀疏到稀疏的特征匹配采用是相当普遍的。这些方法遵循"先检测后描述"的范式,其中主要步骤涉及关键点位置的检测。然后,检测器从围绕每个检测到的关键点的补丁中提取特征描述符。然后,这些描述符传递到特征描述阶段。通常使用度量学习方法训练此过程,旨在学习一个距离函数,其中相似点在特征空间中靠近,而...
在特征匹配方法中,稀疏到稀疏的特征匹配采用是相当普遍的。这些方法遵循"先检测后描述"的范式,其中主要步骤涉及关键点位置的检测。然后,检测器从围绕每个检测到的关键点的补丁中提取特征描述符。然后,这些描述符传递到特征描述阶段。通常使用度量学习方法训练此过程,旨在学习一个距离函数,其中相似点在特征空间中靠近,而...
在特征匹配方法中,稀疏到稀疏的特征匹配采用是相当普遍的。这些方法遵循"先检测后描述"的范式,其中主要步骤涉及关键点位置的检测。然后,检测器从围绕每个检测到的关键点的补丁中提取特征描述符。然后,这些描述符传递到特征描述阶段。通常使用度量学习方法训练此过程,旨在学习一个距离函数,其中相似点在特征空间中靠近,而...
在特征匹配方法中,稀疏到稀疏的特征匹配采用是相当普遍的。这些方法遵循"先检测后描述"的范式,其中主要步骤涉及关键点位置的检测。然后,检测器从围绕每个检测到的关键点的补丁中提取特征描述符。然后,这些描述符传递到特征描述阶段。通常使用度量学习方法训练此过程,旨在学习一个距离函数,其中相似点在特征空间中靠近,而...
鉴于传统图像特征描述符(如梯度、灰度等)存在的固有局限性,难以处理不同模态图像类型之间的几何和辐射差异[103],越来越多的关注被集中在基于频域的特征描述符上。这些描述符在匹配跨模态图像方面表现出更高的效能。例如,RIFT [104]利用FAST [105]提取相位共振(PC)图上的可重复特征点,随后利用频域信息构建坚固的描述...