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Sift图像局部特征提取方法及应用研究 评分:

基于局部特征提取方法是图像处理、分析及模式识别领域的热点研究问题之一。由于该技术有着广泛的应用前景,已经吸引了很多学者的关注,并涌现出了大量的研究成果。利用 SIFT 算法提取出的特征点进行图像匹配,对于图像的模糊、旋转、平移和尺度变换具有很强的鲁棒性,甚至对图像光照和视点变化具有一定的鲁棒性。本文主要研究了基于 SIFT 局部图像特征点提取算法。首先对特征点提取的原理进行了详细研究,针对SIFT算法原理分模块进行了研究;然后本文对SIFT特征点在图像匹配和图像拼接领域的应用进行了讨论;最后,为了验证本文算法的有效性和优越性,本文进行了仿真实验实验。实验结果表明,SIFT特征点在图像匹配和图像

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模式识别SIFT

基于ASIFT的低重叠图像拼接技术研究,何永洁,陈孝威

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sift图像局部特征提取模块

图像sift特征提取模块,用于后续基于图像的一些应用,如图像匹配,图像检索等

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sift特征流提取

尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结。

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SIFT特征提取C++

Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,具有良好的不变性和很强的匹配能力。SIFT算法是一种提取局部特征的算法,也是一种模式识别技术,其基本思想是在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量

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一种基于 SIFT 的特征提取在人脸识别算法中的研究

因素的影响。基于 SIFT 特征提取的人脸识别隶属于局部的特征点的提取算法,这种算法目前来将在人脸图像遭受复杂环境的影响时具有将强的鲁棒性,是人脸识别的主流和发展趋势。未来的人脸识别技术会有更快更高效的算法被提出,检验一个算法的健壮性的好坏最终要的就是检测其在真实环境中的表现能力,也就是对存在噪声、光照、姿势、表情、部分遮挡、旋转、尺度变化以及一定程度的仿射变换等干扰因素影响下的鲁棒性;此外 3D 人脸识别技术也是人脸识别发展的一个重要方向,通过 3D 可变模型对人脸进行建模,摆脱二维人脸算法中的束缚,取得更优异的识别效果。 人脸识别仍旧是一项具有挑战性的任务,人脸识别不仅要考虑在比如 Yal

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sift特征提取算法小结

David G.Lowe在2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上,提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的特征匹配算法。SIFT特征是图像的局部特征,该特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。SIFT特征匹配算法分两个阶段来实现:第1阶段是SIFT特征的生成,即从多幅待匹配图像中提取出对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量;第2阶段是SIFT特征向量的匹配。

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harris和sift特征提取匹配

计算机视觉 局部图像描述子python实现harris角点检测,特征匹配,sift特征检测和匹配,可以直接运行,内附VLFeat工具包sift

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matlab实现sift提取特征点

SIFT算法的相关实现 自己用matlab写的sift特征点检测与匹配程序,运行能通过

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论文研究-一种改进的基于SIFT特征的商标检索方法.pdf

利用商标图像的形状特征,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反映了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,按相似度排序,在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征的良好描述能力,又减少了精确匹配需要的计算次数,降低了复杂度。

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kdtree索引sift特征

图像局部特征提取sift特征,利用kd树排序索引,加快图像检索速度

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图像匹配:尺度不变特征变换匹配sift算法

深圳电信培训中心徐海蛟老师上课教材,热门的图像匹配算法sift。成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的图像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。 1999年British Columbia大学大卫.劳伊(David G.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子-SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善。

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基于sift算法的数字图像匹配

sift,尺度不变特征转换,是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,Sift算法就是用不同尺度(标准差)的高斯函数对图像进行平滑,然后比较平滑后图像的差别,差别大的像素就是特征明显的点。

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SIFT特征匹配(Scale Invariant Transform-)

SIFT它是一种局部特征,是在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量信息,,然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向,以此实现算子对尺度和方向的无关性.其匹配能力较强,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移,旋转,仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。

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sift算法 王国美

SIFT算法是一种提取局部特征的算法,在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量。 3 SIFT算法的主要特点: a) SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 b) 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配[23]。 c) 多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。 d) 高速性,经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。 e) 可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

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SIFT算法简介 中文

SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出,2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式,对其进行改进。 2 SIFT 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法,在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量。 3 SIFT算法的主要特点: a) SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 b) 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配[23]。 c) 多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量

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1、SIFT综述

尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结。 其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。

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Sift算法与VC代码

Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中,Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 总体来说,Sift算子具有以下特性: (1)Sift特征是图像的局部特征,对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性,对视觉变化、仿射变换也保持一定程度的稳定性。 (2)独特性好,信息量丰富,

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SIFT算法小结.doc

1 SIFT 发展历程 SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出,2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式,对其进行改进。 2 SIFT 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法,在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量。 3 SIFT算法的主要特点: a) SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 b) 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配[23]。 c) 多量性,即使少数的几个物体也

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html+css+js制作的一个动态的新年贺卡

该代码是http://blog.csdn.net/qq_29656961/article/details/78155792博客里面的代码,代码里面有要用到的图片资源和音乐资源。

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