surf算法和brisk算法对比

Surf算法和Brisk算法都是计算机视觉领域中常用的特征提取算法，它们都可以用于图像匹配、目标识别等任务。下面是它们之间的对比：

1.计算速度：Surf算法是一种较为复杂的算法，需要计算大量高斯差分图像和海森矩阵，计算速度较慢；而Brisk算法采用了快速二进制字符串（FREAK）描述子，计算速度较快。

2.描述子维度：Surf算法中的描述子维度为128，而Brisk算法中的描述子维度为64。

3.对旋转和尺度变化的鲁棒性：Surf算法对旋转和尺度变化具有较好的鲁棒性，而Brisk算法在旋转和尺度变化较大的情况下可能会出现匹配错误。

4.对光照变化的鲁棒性：Surf算法对光照变化具有较好的鲁棒性，而Brisk算法对光照变化不够稳健。

综上所述，Surf算法和Brisk算法各有优缺点，选择哪种算法取决于具体应用场景和需求。

相关问题

BRISK特征提取算法详细原理

BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）是一种基于二进制描述符的特征提取算法，它是SURF（Speeded Up Robust Features）算法的改进版。BRISK算法具有速度快、鲁棒性强、可扩展性好等优点，被广泛应用于计算机视觉领域。

BRISK算法的主要原理如下：

1. 构建尺度空间

BRISK算法首先构建尺度空间，通过高斯差分金字塔计算图像的不同尺度。在每个尺度下，通过Harris角点检测算法检测图像中的关键点。

2. 构建金字塔

BRISK算法通过构建金字塔来对关键点进行描述。金字塔是由不同尺度的图像构成的，每个尺度都是原图像的缩小版本。BRISK算法使用固定的尺度空间，因此在不同尺度下提取的特征是一致的。

3. 特征点定位

BRISK算法使用Harris角点检测算法来定位特征点。该算法通过计算图像的二阶导数来检测图像中的角点。

4. 方向分配

BRISK算法通过计算特征点周围像素的梯度方向来确定特征点的方向。该算法将特征点的方向分配为距离该点最近的梯度方向。

5. 特征点描述

BRISK算法使用二进制描述符来描述特征点。该算法通过计算特征点周围像素的亮度差异来生成二进制描述符。二进制描述符具有高效的计算性能和较强的鲁棒性。

总体来说，BRISK算法通过构建尺度空间、金字塔、特征点定位、方向分配和特征点描述等步骤来提取图像的特征点。该算法具有速度快、鲁棒性强、可扩展性好等优点，在计算机视觉领域有广泛的应用。

那SIFT和SURF算法是有专利保护的，有没有其它没专利保护的算法推荐

是的，SIFT和SURF算法是有专利保护的，如果需要商业化使用，需要获得相应的授权。以下是一些没有专利保护的图像特征提取算法：

1. ORB算法：ORB全称为Oriented FAST and Rotated BRIEF，它是一种基于FAST和BRIEF算法的图像特征提取算法，它具有速度快、性能稳定、不受专利保护等优点。

2. AKAZE算法：AKAZE全称为Accelerated-KAZE，它是一种基于KAZE算法的图像特征提取算法，它具有速度快、性能稳定、可扩展性好等优点。

3. BRISK算法：BRISK全称为Binary Robust Invariant Scalable Keypoints，它是一种基于FAST和BRIEF算法的图像特征提取算法，它具有速度快、性能稳定等优点。

这些算法都是在开源计算机视觉库中实现的，例如OpenCV、vlfeat等。如果需要使用这些算法，可以参考相关的开源代码实现。