经典的图像匹配算法----SIFT

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经典的图像匹配算法----SIFT

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模式匹配之常见匹配算法---SIFT/SURF、haar特征、广义hough变换的特性对比分析

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变…

图像配准SIFT

(一)图像特征匹配--SIFT 1.1 SIFT背景简介 SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子,并在2004年深入发展和完善. SIFT算法是在尺度空间进行特征检测并确定关键点的位置和关键点所在的尺度. 该关键点方向特征选取该点邻域梯度的主方向,以便实现算子对尺度和方向的无关性. 1.2 SIFT特征向量生成步骤一幅图像SIFT特征向量的生成步骤主要有如下四步: (1)检测尺度空间极值点,初步确定关键点的位置和所在尺度: [初步找出关键点群] (2)精确确定关键点…

SIFT算法总结：用于图像搜索

原始文章链接:http://bubblexc.com/y2011/163/ 原文链接:http://blog.csdn.net/cserchen/article/details/5606859 关于三种特征点检测的对比:http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4285579 利用SURF特征点进行检测(有code):http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/17/2644903.html 利…

【图像配准】基于灰度的模板匹配算法（一）：MAD、SAD、SSD、MSD、NCC、SSDA、SATD算法

简介: 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法:平均绝对差算法(MAD).绝对误差和算法(SAD).误差平方和算法(SSD).平均误差平方和算法(MSD).归一化积相关算法(NCC).序贯相似性检测算法(SSDA).hadamard变换算法(SATD).下面依次对其进行讲解. MAD算法介绍平均绝对差算法(Mean Absolute Differences,简称MAD算法),它是Leese在1971年提出的一种匹配算法.是模式识别中常用方法,该算法的思想简单,具有较高的匹配精度,广泛用于图像…

理解SIFT

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