SIFT特征匹配算法.doc
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SIFT特征匹配算法尺度不变特征变换(ScaleInvariantFeatureTransform,SIFT)是DavidGLowe在1999年提出的基于不变量描述子的匹配算法,SIFT具有以下特征:(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,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配;(3)多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量;(4)速度相对较快,经优化的
SIFT特征匹配算法的优化与应用的中期报告.docx
SIFT特征匹配算法的优化与应用的中期报告一、研究背景SIFT(尺度不变特征转换)是一种常用的图像特征提取算法。它被广泛应用于计算机视觉领域中的图像检索、物体识别、场景匹配等方面。在SIFT算法中,通过检测图像的关键点(keypoint),提取关键点的局部特征描述符(descriptor),并将其用于特征匹配。由于SIFT算法具有高效性与鲁棒性,在图像处理领域得到了广泛应用。但是,SIFT算法仍然存在一些问题,例如特征点数量过多、匹配速度慢等。因此,对SIFT算法进行优化和改进,提高其性能和效率,将有助于
基于尺度研究的SIFT特征匹配改进算法的中期报告.docx
基于尺度研究的SIFT特征匹配改进算法的中期报告一、前言SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)是一种非常流行的图像特征提取算法,但是在一些特定场景下,SIFT特征匹配存在一定的缺陷。本文针对这一问题,提出了基于尺度研究的SIFT特征匹配改进算法,并进行了初步研究和实验探究,下面是中期报告。二、研究背景SIFT算法具有很好的尺度不变性,可以应对缩放、旋转等变换,因此在图像拼接、目标识别等领域得到广泛应用。但是在一些特定场景下,SIFT特征匹配存在一定的缺陷。例如,当图像中
基于尺度研究的SIFT特征匹配改进算法的任务书.docx
基于尺度研究的SIFT特征匹配改进算法的任务书一、研究背景和意义SIFT(尺度不变特征转换)是一种基于图像局部特征的特征提取方法,可以在不同尺度和旋转角度下进行特征匹配,被广泛应用于计算机视觉领域中的图像识别、目标跟踪、三维重建等。但是,在一些实际应用中,SIFT特征匹配方法存在一些问题,如匹配精度不高、浮点运算量大、计算速度慢等。因此,本课题将从尺度关系入手,对SIFT特征匹配方法进行改进和优化。二、研究目标和内容本课题的研究目标是:基于尺度关系改进SIFT特征匹配算法,提高匹配精度和效率。具体内容包括
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HYPERLINK"http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html"SIFT特征提取算法总结主要步骤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=1.6agoodtradeoffD(x,y,σ),σ=1.6agoodtradeoff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Lowe的论文中,将第