FREAK和ORB特征描述子
来源:互联网 发布:python函数传入文件名 编辑:程序博客网 时间:2024/04/27 18:31
转载自大牛 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7732835
与之同时放出的还有两个网站http://opencv.org/和http://answers.opencv.org,前者作为一个正式的全新的官方用户网站,简单浏览了一下,应该是一个对应之前维基百科上的那个网站,是一个介绍性的新闻网站,对开发者的意义可能不是太大;后面这个网站就厉害了,是一个类似google讨论组一样的交流区,大家可以在上面提问,留言,解答,我也刚刚注册了个用户,刚成立没几天已经有60多个问题了,应该还是很活跃的一个讨论区。
还是老样子,介绍一下新版本的更新以及改动:
现在支持IOS操作系统了!开发iphone的朋友们,你们也可以用OpenCV了,是不是内牛满面。
添加了一个新的特征点描述算法FREAK,这也是今年的CVPR的一个新算法,也是一个2值的特征,文章里说是根据人视网膜的原理,挺玄乎的,据说是效果比ORB和SURF都好,我要试试看。
对GPU的模块进一步优化,对个别算法的性能有较大提升。
还修正了2.4.1的50多个bug。
介绍就这么多,感觉亮点就是网站的建设和这个FREAK特征,其他的还得慢慢摸索啊
FREAK和ORB特征描述子效果对比
ORB就是BRIEF的改进,BRIEF太简单了,就不介绍了,有兴趣的朋友自己看paper吧。ORB的paper我读下来,感觉改进主要有以下几点:用FAST作为特征点提取的算法,更快了,添加了特征点的主方向,这样就具有了旋转不变性。最后一点其实我也想到了,当时看BRIEF的时候就想应该可以优化,就是ORB采用贪婪穷举的方法得到了相关性较低的随机点对,还有一个改进就是对于随机点对,受噪声的影响很大BRIEF的办法就是对原图像滤波,降低噪声的影响,ORB不在使用像素点的直接比较,而是选择该像素为中心的一个小patch作为比较对象,提高了抗噪能力。
FREAK我只是大致看了下,理解可能不到位,我的理解是这个算法是基于人眼视网膜细胞的分布,中间密集,四周稀疏,从而在图像中构建很多的区域,当然越靠近中心的区域采样更密集,四周区域采样稀疏,随机对比各区域的像素得到一组2值特征,这个算法也关注了尺度和方向的问题,都有对应的解决办法,还根据了人眼看事物时眼睛不停的转动,设计了一种级联的搜索器,总而言之,我感觉这个算法也是受ORB和BRISK这种2值特征的启发下的一种改进吧。
下面就利用OpenCV对其进行一下对比,值得说明的是,在2.4.2中,FREAK给出了pattern的训练代码。
对比实验效果如下:(上图为ORB,下图为FREAK)
经过筛选之后的特征点如下图:(上图为ORB,下图为FREAK)
当然,我这里只是个简单的测试,其实并不能完全反应实际的性能,因为我这里FREAK的特征点位置的检测用的是SURF,而ORB用的是FAST。但从我这里的比较效果来看,ORB要好很多。下面让我来对比一下算法的运行时间:
ORBFREAK detectionFREAK extractiondebug0.317s0.301s0.167srelease0.094s0.162s0.085s
虽然两种算法不能直接比较,因为FREAK没有提供特征点位置检测的算法,个人感觉如果FREAK采用FAST来做detection,确实速度应该要逼ORB要快一些。
最后分享给大家我的工程链接:http://download.csdn.net/detail/yang_xian521/4421537
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