BRIEF描述子算法学习
来源:互联网 发布:华山医院 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 23:51
BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features)
一种对已检测到的特征点进行描述的算法,它是一种二进制编码的描述子,在图像匹配时使用BRIEF能极大的提升匹配速度。
算法步骤如下:
1、为减少噪声干扰,先对图像进行高斯滤波(方差为2,高斯窗口为9x9)。
2、以特征点为中心,取SxS的邻域大窗口。在大窗口中随机选取一对(两个)5x5的子窗口,比较子窗口内的像素和(可用积分图像完成),进行二进制赋值。(一般S=31)
其中,p(x),p(y)分别随机点x=(u1,v1),y=(u2,v2)所在5x5子窗口的像素和。
3、在大窗口中随机选取N对子窗口,重复步骤2的二进制赋值,形成一个二进制编码,这个编码就是对特征点的描述,即特征描述子。(一般N=256)
以上便是BRIEF特征描述算法的步骤。
关于一对随机点的选择方法,原作者测试了以下5种方法,其中方法(2)比较好。
这5种方法生成的256对随机点如下(一条线段的两个端点是一对):
(6) 经过上面的特征提取算法,对于一幅图中的每一个特征点,都得到了一个256bit的二进制编码。
FAST算法提取特征点+BRIEF计算描述子 就构成了 ORB特征点提取部分。
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