计算机视觉基础2 原创

2125-于同学

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特征

颜色特征

几何特征

        边缘 像素明显变化的区域 

        限速值函数快速变化的区域=》一阶导数的机制区域

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                    原创

        边缘提取:先高斯去噪,再使用一阶导数获取极值,导数对噪声敏感

         边缘提取尺度问题,不同标准差的滤波,能捕捉到不同尺度的边缘

        基于特征点的特征描述子,从不同距离角度方向光照条件下观察同一个物体找到相同的特征点,从而仍能识别为同一物体

        不同视角图片之间的映射,稳定局部特征点(可重复性、显著性)

Harris角点 在任何方向上移动小观察窗,导致大的像素变动

FAST角点检测 快速的特征检测算法 若某像素点与其周围领域内足够多的像素点处于不同的区域吗,则该像素点可能为角点,也就是某些属性与众不同。

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                    原创不产生多尺度的特征,没有方向信息,失去旋转不变性

局部特征 SIFT 基于尺度空间不变的特征

        特点:具有良好的不变性,旋转、尺度缩放、平移、亮度变化 对视角变换、仿射变换和噪声也有一定程度的稳定性;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;多样性,少数物体也可以产生大量sift特征

 步骤

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Haar-like特征 分为边缘特征、线性特征、中心特征、对角线特征 组成特征模板

反映了图像的灰度变化情况

SURF改进sift 把高斯二阶微分的模板进行简化,是的卷积平滑操作仅需要转换成加减运算 

先确定候选点再找最大值,使用Haar特征,使用haar模板确定方向

ORB基于FAST角点的特征点检测与BRIEF特征描述技术

LBP局部二值模式  具有灰度不变性和旋转不变性

Gabor是一个用于边缘提取的线性滤波器,适合纹理分析

未经允许不得转载:作者:2125-于同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《计算机视觉基础2 原创》 发布于2021-12-07

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