图像特征提取几种方法介绍

本文介绍了四种常见的图像特征提取方法:SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)、HOG(方向梯度直方图)和DOG(高斯函数的差分)。这些方法在计算机视觉中有着广泛的应用。

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图像特征提取几种方法介绍


参考:

http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7639681



1、SIFT

SIFT:尺度不变特征变换(Scale-invariant features transform)。SIFT是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果。
SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果

2、SURF

SURF:加速稳健特征(Speeded Up Robust Features)。SURF是对SIFT算法的改进,其基本结构、步骤与SIFT相近,但具体实现的过程有所不同。SURF算法的优点是速度远快于SIFT且稳定性好。 

3、HOG

HOG:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient)。

4、DOG

DOG:高斯函数的差分(Difference of Gaussian)。

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