此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内

原文链接:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不均匀: 一种方法是将空间划分格子,在每个格子

转自 http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时候,稍许感受到受人信任也是一种压力,愿我不辜负大家对我的信任

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时

简单介绍: 基于互信息的图像配准算法以其较高的配准精度和广泛的适用性而成为图像配准领域研究的热点之中的一个.而基于互信息的医学图像配准方法被觉得是最好的配准方法之中的一个.基于此.本文将介绍简单的基于互信息的图像配准算法. 预备知识 熵 熵(entropy)是信息论中的重要概念,用来描写叙述系统不确定性的測度,反映一个系统本身所能提供的信息总量.除去枯燥的概念.信息熵的数学表达式为: 当然,对于一幅图像来说,其熵的计算表达式例如以下:        hi表示图像Y中灰度值为i的像素点总数,N表示

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-3.x.+CMake+Anaconda3(python3.7.0) Issue说明:Opencv3.0版本已经发布了有一段时间,在这段时间也是不断的进行了更新和修复,最近看了一下3.0新增的一些功能,感觉还是蛮强大的,作为一个一直以Opencv为开发环境的程序员来说是一定要体验一下这个新版本的,特别看到说在tracking领域近年比较好的文章TLD和 KCF都有扩展包了,那更是要尝试一下.尝试用扩展包实现sift/surf算法.

​蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露 槛菊愁烟兰泣露,罗幕轻寒,燕子双飞去. 明月不谙离恨苦,斜光到晓穿朱户. 昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路. 欲寄彩笺兼尺素.山长水阔知何处? --晏殊 导读: 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一,在多领域工程应用中具有重要应用,如逆向工程.SLAM.图像处理和模式识别等.点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵,利用该矩阵实现多视扫描点云的精确配准,最终获取完整的3D数字模型.场景.本质上,关于六自由度(旋转和平移)的3D点云配准问题是典型的

1. SIFT算法中一些符号的说明 $I(x,y)$表示原图像. $G(x,y,\sigma)$表示高斯滤波器,其中$G(x,y,\sigma) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}exp(-(x^2+y^2)/2\sigma^2)$. $L(x,y,\sigma)$表示由一个高斯滤波器与原图像卷积而生成的图像,即$L(x,y,\sigma) = G(x,y,\sigma)\otimes I(x,y)$.一系列的$\sigma_i$,则可以生成一系列的$L(x,y,\sigma_i)

原文链接:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html   主要步骤 1).尺度空间的生成: 2).检测尺度空间极值点: 3).精确定位极值点: 4).为每个关键点指定方向参数: 5).关键点描述子的生成. L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff     D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff 关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的.在 

image rectification 图像校正 在配准时,先找到特征点,找到特征点后剔除伪匹配点. 然后针对两幅图像做几何矫正(一般通过估计出来的仿射矩阵完成). 这部完成后,图像可以匹配了,但是两幅图像的拍摄条件和光照不一致. 找到合适的权重将两幅图像融合这个问题就比较难了. 显然平均融合应该不理想. 目前融合技术还是分为空域和变换域两大类.可根据自己的图片特征选取一种. 1.主要有平均融合, Brovey, 主成份分析,亮度色度饱和度融合技术等.2.诸如小波,轮廓波,曲波等频域技术. 对于

注:本人参考http://www.cnblogs.com/tiandsp/category/348031.html来实现的 算法步骤: 1.首先确定粒子个数与迭代次数. 2.对每个粒子随机初始化位置与速度. 3.采用如下公式更新每个粒子的位置与速度. Px=Px+Pv*t; %位置更新公式 Pv=Pv+(c1*rand*(Gx-Px))+(c2*rand*(PBx-Px)); %速度更新公式 这里c1和c2是加速因子,和梯度下降算法那里的加速因子我感觉很类似. Gx是粒子群中最佳粒子的位置,PB

一.引言 在讲算法之前,先看两个例子: 例子一:背包问题,一个书包,一堆物品,每个物品都有自己的价值和体积,装满书包,使得装的物品价值最大. 例子二:投资问题,n个项目,第i个项目投资为ci 收益为pi,总投资不得超过C,如何选择项目总收益最大. 如前所述,PSO模拟鸟群的捕食行为.设想这样一个场景:一群鸟在随机搜索食物.在这个区域里只有一块食物.所有的鸟都不知道食物在那里.但是他们知道当前的位置离食物还有多远.那么找到食物的最优策略是什么呢.最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域.

几个关于SIFT算法的blog,写的很好,链接学习一下 小北的家谈谈SIFT.PCA-SIFT.SURF及我的一点思考http://blog.csdn.net/ijuliet/article/details/4640624 SIFT/SURF算法的深入剖析——谈SIFT的精妙与不足http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4414352 cy513的"SIFT/SURF算法的深入剖析——谈SIFT的精妙与不足"http://blog.csdn

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

http://www.cnblogs.com/Lemon-Li/p/3504717.html 图像配准算法一般可分为: 一.基于图像灰度统计特性配准算法:二.基于图像特征配准算法:三.基于图像理解的配准算法. 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取.2.特征匹配.3.模型参数估计.4.图像变换和灰度插值(重采样). 图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型.配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式. 1)空间变换模型,是指的这两幅要配

已经有很多博客已经将sift特征提取算法解释的很清楚了,我只是记录一些我不明白的地方,并且记录几个理解sift特征比较好的博客. 1. http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/ 2. http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681/ 3.http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/artic

最近邻法和k-近邻法 下面图片中只有三种豆,有三个豆是未知的种类,如何判定他们的种类? 提供一种思路,即:未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类.由此,我们引出最近邻算法的定义:为了判定未知样本的类别,以全部训练样本作为代表点,计算未知样本与所有训练样本的距离,并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据.但是,最近邻算法明显是存在缺陷的,比如下面的例子:有一个未知形状(图中绿色的圆点),如何判断它是什么形状? 显然,最近邻算法的缺陷--对噪声数据过于敏感,为了解决这个问题,我们可

转自 http://blog.csdn.net/stellar0/article/details/8741780 分类: 最近也注意一些图像拼接方面的文章,很多很多,尤其是全景图拼接的,实际上类似佳能相机附加的软件,好多具备全景图拼接,多幅图像自动软件实现拼接,构成(合成)一幅全景图像(风景). Sift算法,我略知一二,无法仔细描述(刚也贴了2个最近的资料).       当就尺度空间(scale space),我想,其在计算机视觉(Computer Vision)\图像的多分辨率分析(尤其近