构建surf尺度空间的步骤
时间: 2023-10-14 21:05:18 浏览: 46
构建SURF尺度空间的步骤如下:
1. 首先对图像进行尺度空间的构建,生成一系列不同尺度的图像。常用的方法是通过高斯金字塔或拉普拉斯金字塔来实现。
2. 对每个尺度的图像进行高斯差分,得到一组不同尺度的高斯差分图像。这里的高斯差分指的是在同一尺度下,使用不同的高斯核对图像进行滤波,再将不同尺度的图像相减得到的结果。
3. 对每个高斯差分图像计算Hessian矩阵的行列式,得到每个像素点的尺度不变特征。Hessian矩阵是一个二阶导数矩阵,包含了图像局部的二阶信息。
4. 在不同尺度的图像中,对每个像素的尺度不变特征进行极值检测。极值点被定义为在该点的所有邻域中,该点像素值最大或最小的点。
5. 对于检测到的极值点,通过插值方法计算出其精确的位置和尺度,并计算出其主方向。主方向是在该点的邻域中,梯度方向上具有最大响应的方向。
6. 最后,根据每个特征点的位置、尺度和主方向,生成SURF描述符。描述符是一个向量,包含了该特征点周围区域的梯度信息,用于表示该特征点的特征。
相关问题
SURF特征提取步骤
SURF(Speeded Up Robust Features)是一种用于图像特征提取和匹配的算法。它是一种基于尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法的改进版本,具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。
SURF特征提取步骤如下:
1. 尺度空间构建:使用高斯差分函数构建图像的尺度空间金字塔,通过不同尺度的高斯模糊来检测不同大小的特征。
2. 关键点检测:在每个尺度空间中,通过检测图像的局部极值点来确定关键点。这些关键点通常位于图像的角点、边缘或纹理丰富区域。
3. 方向分配:对于每个关键点,计算其周围区域的梯度方向直方图,确定主要梯度方向作为该关键点的方向。
4. 特征描述:以关键点为中心,在其周围的邻域内计算特征描述子。SURF使用了一种加速技术——积分图像,通过计算图像的积分图像来加速特征描述子的计算。
5. 特征匹配:使用特征描述子之间的距离来进行特征匹配。常用的方法是计算特征描述子之间的欧氏距离或海明距离,并选择最近邻或次近邻进行匹配。
opencv SURF
SURF是一种计算机视觉算法,全称为Speeded Up Robust Features(加速稳健特征)。它是一种用于图像特征提取和匹配的算法,可用于目标检测、目标跟踪、图像拼接等应用。
SURF算法的特点在于它能够快速提取出具有鲁棒性的特征点,并且对于图像的旋转、缩放等变换具有一定的不变性。它的主要步骤包括构建尺度空间、计算图像的特征点、计算特征点的主方向和描述子等。
在OpenCV中,可以通过调用cv2.xfeatures2d.SURF_create()函数来创建SURF检测器,并通过调用detectAndCompute()函数来检测图像中的SURF特征点并计算它们的描述子。
相关推荐
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)