基于古老的Marr视觉理论,视觉识别和场景重建的基础即第一阶段为局部显著性探测.探测到的主要特征为直觉上可刺激底层视觉的局部显著性--特征点.特征线.特征块. SalientDetection 已经好就没有复习过了,DNN在识别领域的超常表现在各个公司得到快速应用,在ML上耗了太多时间,求职时被CV的知识点虐死... 点探测总结(SIft.PCA-SIft.Surf.GLOH.Brief.Brisk.ORB.Freak) 特征点寻找的准则之一是算法的通用准则-泛化性能,即在一个场景中中适用,在另…

基于古老的Marr视觉理论,视觉识别和场景重建的基础即第一阶段为局部显著性探测.探测到的主要特征为直觉上可刺激底层视觉的局部显著性--特征点.特征线.特征块. 相关介绍:局部特征显著性-点特征(SIFT为例) 五.GLOH特征(梯度位置方向直方图)        2005年MIko等人提出的SIFT的变子,改进为关键点周围的区间划分,由田字格划分修改为 八象限圆格划分,如下图:       在很大的一个训练集上训练得到PCA模型,再将272维直方图映射到一个128维的描述子.在整体的测试中,比S…

fast作为几乎最快的角点检测算法,一般说明不附带描述子.参考综述:图像的显著性检测--点特征 详细内容,请拜访原=文章:Fast特征点检测算法 在局部特征点检测快速发展的时候,人们对于特征的认识也越来越深入,近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法,在众多的特征提取算法中,不乏涌现出佼佼者. Edward Rosten和Tom Drummond两位大神经过研究,于2006年在<Machine learning for high-speed corner detection>中…

1999年的SIFT(ICCV 1999,并改进发表于IJCV 2004,本文描述):参考描述:图像特征点描述. 参考原文:SURF特征提取分析 本文有大量删除,如有疑义,请参考原文. SURF对SIFT的改进: 引用Wiki百科中对SURF描述为:"SURF (Speeded Up Robust Features) is a robust local feature detector, first presented by Herbert Bay et al. in 2006, that ca…

参考文章:Freak特征提取算法  圆形区域分割 一.Brisk特征的计算过程(参考对比): 1.建立尺度空间:产生8层Octive层. 2.特征点检测:对这8张图进行FAST9-16角点检测,得到具有角点信息的8张图,对原图像img进行一次FAST5-8角点检测(当做d(-1)层,虚拟层),总共会得到9幅有角点信息的图像. 3.非极大值抑制: 4.亚像素插值:进过上面步骤,得到了图像特征点的位置和尺度,在极值点所在层及其上下层所对应的位置,对FAST得分值(共3个)进行二维二次函数插值(x.y…

SIFT的计算复杂度较高. SiftGpu的主页:SiftGPU: A GPU Implementation of ScaleInvariant Feature Transform (SIFT) 对SIFTGPU的时间分析:GPU_KLT: A GPU-based Implementation of the Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker   后记: 使用SiftGPU编译成功,但对于图像处理,整个流程未能见得明显的时间缩短,数据拷贝占据较长时间. 参考:…

四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 分类: 图像处理 2014-08-03 12:40 4088人阅读 评论(4) 收藏 举报 salient region detec显著性检测 laviewpbt  2014.8.3 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC…

https://blog.csdn.net/cai13160674275/article/details/72991049?locationNum=7&fps=1 四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 上文讲了几种简单的方法,显著性检测就是把一幅图像中最吸引人注意的部分提取出来. 我用opencv重写了LC,AC,FT三种算法,代码和效果如下:   利用频谱来做的显著性提取的方式   1.,后面的方法其实大概都是基于这个实现的,代码样子差不多 LC思路就…

上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键…

前言:今天接触到了这两个特征,看了课本和博客后很蒙蔽,没有理解这两个特征,本篇博客的目的是只是参考其他的博客总结这两个特征,如果未来能研究和工作领域是这方面的话再回来自己研学,如有错误也欢迎指出. Garbor特征 一.Gabor 特征的简介 Gabor 特征是一种可以用来描述图像纹理信息的特征,Gabor 滤波器的频率和方向与人类的视觉系统类似,特别适合于纹理表示与判别.Gabor 特征主要依靠 Gabor 核在频率域上对信号进行加窗,从而能描述信号的局部频率信息. 说到 Gabor 核,不能…