brisk算法matlab算法代码

Brisk算法是一种基于Pyramid的快速特征检测算法，它在SIFT算法的基础上改进而来。Brisk算法的主要思想是在不同的分辨率图像金字塔中根据图像灰度加速计算出特征点的描述符。在匹配过程中，Brisk算法采用汉明距离的方式进行比较，从而实现快速匹配。

下面是Brisk算法的Matlab代码实现：

1、首先，实现对图像的金字塔降采样以及图像模糊处理。

image = rgb2gray(imread('img.jpg')); %读入图像
sigma_init = 1.0; % 设置初始sigma值为1.0
[height,width]=size(image);
num_octaves = fix(log(min(height,width))/log(2)-2);%计算金字塔层数
num_scales = 15;
scale_space = zeros([size(image),num_scales,num_octaves],'single');
%金字塔尺度空间预处理
for i=1:num_octaves
sigma = 2^(i-1)*sigma_init;%计算每一层sigma值
for j=1:num_scales
sigma_scale = sigma*sqrt(2)^(j-1);%计算当前尺度下的sigma值
gauss_filter = fspecial('gaussian',fix(6*sigma_scale),sigma_scale);%高斯滤波
if(i==1 && j==1)
scale_space(:,:,j,i) = imfilter(image,gauss_filter,'symmetric');%处理第一层图像
elseif (j == 1)
prev_image = scale_space(:,:,num_scales,i-1);%获取上一层图像
doubled_image = imresize(prev_image,2,'nearest');%双线性插值上采样
scale_space(:,:,j,i) = imfilter(doubled_image,gauss_filter,'symmetric');%当前层原图下采样
else
prev_scale = scale_space(:,:,j-1,i);%获取上一层图像
scale_space(:,:,j,i) = imfilter(prev_scale,gauss_filter,'symmetric');%当前层原图下采样
end
end
end

2、接着，实现特征点的角度计算。

h = overlay_des(image,scale_space,num_octaves);%调用描述符计算函数overlay_des
angles = zeros([size(h,1),size(h,2),size(h,4)],'single');%初始化角度数组
%计算特征点角度
for i = 1:size(h,4)
I = h(:,:,:,i);
DoG_ratio = (I(1,2,2) - I(1,1,1)) / (I(2,2,2) - I(2,1,1));
DoG_ratio = max(min(DoG_ratio,1),-1);
angles(:,:,i) = mod(atan2(I(2,2,2) - I(2,1,2),I(1,2,2) - I(1,1,2))+pi,2*pi);
end

3、最后，利用特征点的描述符进行特征匹配。

descriptors = get_descriptors(image,angles,h);%获取特征点描述符
matches = match(descriptors1,descriptors2);%调用匹配函数match进行特征点匹配。

以上就是Brisk算法的Matlab代码实现，其中overlay_des函数用来计算特征点的描述符，get_descriptors函数用来获取特征点的描述符，match函数则是用来进行特征匹配的。该算法实现简单，运行速度快，并且可以在大规模图像库中实现高效的图像匹配。