Aititi 特征点检测算法与匹配的前世今生与历史传承attilax总结v4

Aititi 特征点检测算法与匹配的前世今生与历史传承attilax总结

 

1.1. 重要的特征点检测算法标准（旋转不变形，尺度缩放不变性） 1

1.2. Moravec角点检测 1977 1

1.3. Harris角点检测 1988 1

1.4. 1994年提出的Shi-Tomasi角点检测 2

1.5. SUSAN角点  1997 2

1.6. 2006年提出的FAST(Feature from Accelerated Segment Test)算子，这个原理简单易懂啊。 2

1.7. Sift 1999年提出， 2004年，又对Sift完善 3

1.8. SURF是在2006年才被Bay等提出的 3

1.9. Orb 2011 3

1.10. BRISK算法是2011 4

1.11. Dense-SIFT( 4

1.12. 参考资料 4

 

1.1. 重要的特征点检测算法标准（旋转不变形，尺度缩放不变性）

1.2. Moravec角点检测 1977

 

Moravec在1977年提出的Moravec角点检测算子，它是一种基于灰度方差的角点检测方法，该算子计算图像中某个像素点沿水平、垂直方向上的灰度差异，以确定角点位置，Moravec是第一个角点检测算法，也是角点家族的开山鼻祖。

1.3. Harris角点检测 1988

Chris Harris & Mike Stephens在1988年提出的Harris角点检测算子。Harris不止是考察水平、垂直4个方向上的灰度差异，而是考察了所有方向上的灰度差异，并且具有旋转不变性和对部分仿射变换的稳定性。Harris是整个角点检测家族的颜值担当。

 

1.4. 1994年提出的Shi-Tomasi角点检测

J.Shi和C.Tomasi在1994年提出的Shi-Tomasi角点检测算子，它是对Harris角点算子的改进，并且有一个直接“叫嚣”Harris算子的名字——“Good Features to Track”，在Opencv中实现函数是goodfeaturesToTrack。它通过考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定就角点，大部分情况下，有比Harris更好的检测效果。

 

1.5. SUSAN角点  1997

Smith 和 Brady在1997年提出了一种完全不同的角点提取方法，即“SUSAN (Smallest UnivalueSegment AssimilatingNucleus)”提取算子。SUSAN提取算子的基本原理是，与每一图像点相关的局部区域具有相同的亮度。如果某一窗口区域内的每一像元亮度值与该窗口中心的像元亮度值相同或相似，这一窗口区域将被称之为“USAN”。计算图像每一像元的“USAN”，为我们提供了是否有边缘的方法。位于边缘上的像元的“USAN”较小，位于角点上的像元的“USAN”更小。因此，我们仅需寻找最小的“USAN”，就可确定角点。该方法由于不需要计算图像灰度差，因此，具有很强的抗噪声的能力。

 

 

1.6. 2006年提出的FAST(Feature from Accelerated Segment Test)算子，这个原理简单易懂啊。

E.Rosten和T.Drummond在2006年提出的FAST(Feature from Accelerated Segment Test)算子。它通过考察像素点与其邻域内16个像素点的差异来确定特征点（角点），并且通过分割测试算法对检测效率做了极大的提升。它信奉“天下武功，唯快不破”的真理，在快的道路上锐意进取，基本可以满足实时检测系统的要求，在现今计算机视觉领域赚足了眼球。

Edward Rosten and TomDrummond 在2006年提出了一种简单快速的角点探测算法，该算法检测的角点定义为在像素点的周围邻域内有足够多的像素点与该点处于不同的区域。应用到灰度图像中，即有足够多的像素点的灰度值大于该点的灰度值或者小于该点的灰度值。

 

 

1.7. Sift 1999年提出， 2004年，又对Sift完善

1999年，大不列颠哥伦比亚大学的David G.Lowe教授在现有基于不变量技术的特征检测方法基础上，提出了一种基于尺度空间的，对图像缩放、旋转、甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子——Sift（尺度不变特征变换），全称是Scale Invariant Feature Transform，并且在2004年，又对Sift算法做了更为系统的完善

 

1.8. SURF是在2006年才被Bay等提出的

 

1.9. Orb 2011

ORB算法是Ethan Rublee在ICCV 2011上提出的一种用于基于视觉信息的特征点检测与描述算法，特征点检测部分利用运算速度特别快的FAST角点检测子，并针对FAST特征不具备方向的问题，加入了FAST特征的方向信息，特征点描述部分则是利用基于像素点二进制位比较的BRIEF特征描述子，并改进了BRIEF描述子对图像噪声敏感和不具备旋转不变性的缺点。

在ORB中Fast算法得到改进：使其具有旋转不变性

1.10. BRISK算法是2011

 

    BRISK算法是2011年ICCV上《BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。

       它具有较好的旋转不变性、尺度不变性，较好的鲁棒性等。在图像配准应用中，速度比较：SIFT<SURF<BRISK<FREAK<ORB，在对有较大模糊的图像配准时，BRISK算法在其中表现最为出色。

 

1.11. Dense-SIFT( 

1.12. asift

 [asift_Algorithm.rar] -实现图像的自动配准,是SIFT算法的改进算法,同时在asift匹配阶段,对算法进行了修改,采用KD树结构进行搜索。 

1.13. 参考资料

SURF算法浅析（转）_dzh_漫漫修行路_新浪博客.html

Sift算子特征点提取、描述及匹配全流程解析 -牧野的博客 -博客频道 - CSDN.NET.html

Surf算法学习心得(一)——算法原理

Harris角点及Shi-Tomasi角点检测- xw20084898的专栏- 博客频道- CSDN.NET.html

ORB特征.html

 

作者:: 绰号:老哇的爪子claw of Eagle偶像破坏者Iconoclast image-smasher

捕鸟王"Bird Catcher  kok  虔诚者Pious宗教信仰捍卫者 Defender Of the Faith.卡拉卡拉红斗篷 Caracalla red cloak万兽之王

简称：： Emir Attilax Akbar 埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴

全名：：Emir Attilax Akbar bin Mahmud bin  attila bin Solomon bin adam Al Rapanui埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴 本 马哈茂德 本 阿提拉 本 所罗门 本亚当  阿尔 拉帕努伊

常用名：艾提拉（艾龙），  EMAIL:[e-mail]

 

 

头衔：uke总部o2o负责人，全球网格化项目创始人，

uke宗教与文化融合事务部部长， uke宗教改革委员会副主席

Emir Uke部落首席大酋长，

uke制度与重大会议委员会委员长，uke保安部首席大队长,uke制度检查委员会副会长，

uke 首席cto  奶牛科技首席cto， 软件部门总监 技术部副总监  研发部门总监主管  产品部副经理 项目部副经理

uke波利尼西亚区大区连锁负责人 汤加王国区域负责人 uke克尔格伦群岛区连锁负责人，莱恩群岛区连锁负责人，uke布维岛和南乔治亚和南桑威奇群岛大区连锁负责人

 Uke软件标准化协会理事长理事长 Uke数据库与存储标准化协会副会长

 

uke终身教育学校副校长   Uke医院 与医学院方面的创始人

 uec学院校长， uecip图像处理机器视觉专业系主任   uke文档检索专业系主任

 Uke 户外运动协会理事长  度假村首席大村长  uke交友协会会长

 uke出版社编辑总编

 

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