OpenCV学习笔记（30）KAZE 算法原理与源码分析（四）KAZE特征的性能分析与比较

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本文介绍了KAZE算法的性能分析与比较，探讨了KAZE与OpenCV API的融合，包括如何在不重新编译OpenCV的情况下使用KAZE，并通过与SURF、SIFT和STAR的比较，展示了KAZE在尺度和旋转不变性、可重复检测等方面的优越性。同时，文中也提到了KAZE在运行时间上的挑战，以及未来优化的方向。

   

 

KAZE系列笔记：

1.  OpenCV学习笔记（27）KAZE 算法原理与源码分析（一）非线性扩散滤波

2.  OpenCV学习笔记（28）KAZE 算法原理与源码分析（二）非线性尺度空间构建

3.  OpenCV学习笔记（29）KAZE 算法原理与源码分析（三）特征检测与描述

4.  OpenCV学习笔记（30）KAZE 算法原理与源码分析（四）KAZE特征的性能分析与比较

5.  OpenCV学习笔记（31）KAZE 算法原理与源码分析（五）KAZE的性能优化及与SIFT的比较

 

KAZE算法资源：

1.  论文：  http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/papers/Alcantarilla12eccv.pdf

2.  项目主页：http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/kaze.html

3.  作者代码：http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/code/kaze_features_1_4.tar
（需要boost库，另外其计时函数的使用比较复杂，可以用OpenCV的cv::getTickCount代替）

4.  Computer Vision Talks的评测：http://computer-vision-talks.com/2013/03/porting-kaze-features-to-opencv/

5.  Computer Vision Talks 博主Ievgen Khvedchenia将KAZE集成到OpenCV的cv::Feature2D类，但需要重新编译OpenCV

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KAZE 特征笔记
u014410538的博客
07-19 6752
KAZE 特征主要通过非线性扩散滤波器建立非线性尺度空间，而非线性扩散的解决方案则是通过AOS方案解决的，特征的检测与SIFT特征检测相似，都是查找局部极值再亚像素化精确定位，而特征的描述子则是所使用M-SUFR描述子
【转】KAZE特征
Yisnow.的博客
05-22 184
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014410538/article/details/46955693
基于KAZE算法的织物图像拼接matlab仿真,对比SIFT和SURF
最新发布
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
09-13 906
本文摘要： 研究提出基于KAZE算法的织物图像拼接方法，通过非线性扩散滤波构建尺度空间，有效保留复杂纹理细节。相比SIFT/SURF，KAZE算法对重复纹理和光照变化具有更强鲁棒性，采用Hessian矩阵行列式检测特征点，实现更高精度的匹配。实验在Matlab2024b平台验证，通过特征点映射和图像融合完成拼接，结果显示KAZE在织物图像处理中显著减少误匹配。参考文献包括改进KAZE算法和AKAZE拼接技术研究，完整代码提供中文注释与操作视频。
KAZE FEATURES
niujin1212的专栏
02-26 2948
KAZE系列笔记： 1.  OpenCV学习笔记（27）KAZE 算法原理与源码分析（一）非线性扩散滤波 2.  OpenCV学习笔记（28）KAZE 算法原理与源码分析（二）非线性尺度空间构建 3.  OpenCV学习笔记（29）KAZE 算法原理与源码分析（三）特征检测与描述 4.  OpenCV学习笔记（30）KAZE 算法原理与源码分析（四）KAZE特征的性能分析与比较 5.  
KAZE Features
11-10
ECCV2012中出现了一种比SIFT更稳定的特征检测算法KAZE。尽管，这个算法是几个法国人提出的，但是算法却有一个日文的名字。KAZE是日语‘风’的谐音，最近宣布退休的宫崎骏所拍摄的影片“起风了”，那个主题曲里就不停的反复出现KAZE这个发音。传统的SIFT和SURF核心算法都被申请了专利，在实际应用中存在一定障碍。KAZE现在还不知道有否被申请专利保护，不过就算法而言，这个算法的表现也更加稳定，效果良好
KAZE特征 中文翻译
09-23
KAZE是在非线性尺度空间中进行的一种新型的多尺度2D特征检测和描述算法。之前的方法都是在不同的尺度标准下通过建立或者逼近一幅图像的高斯尺度空间来检测和描述特征的。但是，高斯模糊没有涉及到目标天然的边界线和对细节和噪声有相同的平滑程度，这样减少了定位的准确性和辨别性。
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KAZE特征的理解
qq_38358582的博客
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毕设要做图像配准，计划使用KAZE特征进行特征点的检测，以下是我对KAZE算法原理的理解，有什么不对的地方，希望提出来大家相互讨论学习。 一、KAZE算法的由来 KAZE算法是由法国学者在在2012年的ECCV会议中提出的，是一种比SIFT更稳定的特征检测算法。KAZE的取名是为了纪念尺度空间分析的开创者—日本学者Iijima。KAZE在日语中是‘风’的谐音，寓意是就像风的形成是空气在空间中非线性...
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07-19 6471
KAZE 特征点 摘要： 在这篇文章中，将介绍KAZE特征点，一个新颖的在非线性尺度空间的用于多尺度二维特征点检测和描述的算法。以前的特征点检测和描述的方法是在不同尺度水平通过构建或近似图像的高斯尺度空间。然而，高斯模糊并不能顺应物体的自然边界以及平滑相同程度的细节和噪声，减少定位的准确度和特殊性。相比之下，通过非线性扩散滤波在非线性尺度空间检测和描述二维特征点。通过这种方式，可以在本地模糊自
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一步步突破KAZE特征检测算法，从各向异性扩散滤波开始
LmtTransforms的博客
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在计算机视觉中，特征检测是一个基本的任务，它可以提取图像中的关键信息，为后续的图像处理和分析任务提供支持。KAZE（Accelerated-KAZE）是一种基于特征点的检测与描述子匹配算法，具有不变性和鲁棒性，因此在许多计算机视觉应用中得到了广泛的应用。在应用了各向异性扩散滤波后，我们可以继续优化KAZE特征检测算法的其他步骤，例如尺度空间极值点检测、特征点定位和描述子生成等。通过逐步改进KAZE特征检测算法，并以各向异性扩散滤波为起点，我们可以提高算法的性能和效果。首先，我们加载了一张灰度图像，并通过。
OpenCv-C++-KAZE(AKAZE)局部特征检测（一）
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12-10 5412
KAZE与AKAZE都是OpenCv中集成的API算法，AKAZE是KAZE的加速版本。AKAZE的执行效率要优于KAZE。 与SURF和SIFT不同(基于线性)，KAZE(AKAZE)是基于非线性插值的方法，这一点在图像处理方面来说确实比SURF和SIFT要好，毕竟图像大多是不连续的。 KAZE(AKAZE)基本步骤与介绍： 1、AOS构造尺度空间；------非线性方法构造，SURF与SIFT...
一点一滴完全突破KAZE特征检测算法，从各向异性扩散滤波开始（3）
白马负金羁
09-17 9707
读者已经掌握了热力学中的一维扩散方程（及其物理意义），为了向KAZE算法再进一步，本节主要向读者介绍，由一维扩散方向所导出的各向同性扩散，各向同性扩散的引入是为了帮助读者理解后续的各向异性扩散，主要是KAZE中使用的Perona-Malik方程（P-M方程）
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