I am Rocky

http://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/5855827 Harris算子是C.Harris和M.J.Stephens在1988年提出的一種特征點提取算子。它用一階偏導來描述亮度變化，這種算子受信號處理中自相關函數的啟發，給出與自相關函數相聯系的矩陣M。M矩陣的特征值是自相關函數的一階曲率，如果兩個曲率值都高，那麼就認為該點是特

http://www.cnblogs.com/blue-lg/archive/2012/07/17/2385755.html今天碰巧和朋友討論這個，才想起來好久沒碰，都生疏了，趁著暑假還有點閒時，先寫寫再說。有錯誤的地方希望大家指正。 ?SURF (Speeded Up Robust Feature) is a robust

http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/12/2078728.html    Hessian:主要响应角点和很强的纹理区域Harris:非常准确的角点检测

http://www.cnblogs.com/blue-lg/archive/2012/07/17/2594868.htmlSIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善總結，論文發表在2004年的IJCV上，主要用於提取具有圖像旋轉不變性和伸縮不變性的特征點。這項技術可以推廣到圖像識別、圖像拼接以及圖像恢復等。 David G. Lowe,

http://blog.youkuaiyun.com/carson2005/article/details/8708349注：本文非筆者原創，原文轉載自：http://www.sigvc.org/bbs/thread-165-1-1.html局部圖像特征描述是計算機視覺的一個基本研究問題，在尋找圖像中的對應點以及物體特征描述中有著重要的作用。它是許多方法的基礎，因此也是目前視覺

SIFT中的尺度空間和傳統圖像金字塔http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2146.html最近自己混淆了好多概念，一邊弄明白的同時，也做了一些記錄，分享一下。最近又發現了一個好同學的博客，很詳細的講了SIFT想要得知圖像中哪些是有意義的，必須先要明確這樣一個問題：在一幅圖像中，只有在一定的尺度范圍內，一個物體才有意義。舉一個例子，樹

http://www.cnblogs.com/doucontorl/archive/2011/01/02/1924157.html角點：最直觀的印象就是在水平、豎直兩個方向上變化均較大的點，即Ix、Iy都較大 邊緣：僅在水平、或者僅在豎直方向有較大的變化量，即Ix和Iy只有其一較大 平坦地區：在水平、豎直方向的變化量均較小，即Ix、Iy都較小2 strong e

http://blog.youkuaiyun.com/xc1499715227/article/details/41872649   SUSAN，Smallest Univalue Segment Assimilatating Nucleus的縮寫，即最小核值相似區，是由牛津大學的Smith等提出來的。SUSAN算子是一種高效的邊緣和角點檢測算子，並且具有結構保留的降噪功能（structu

http://blog.youkuaiyun.com/xc1499715227/article/details/41849665   角點是圖像亮度發生劇烈變化或者圖像邊緣曲線上曲率極大值的點。角點檢測方法主要分兩類：基於圖像邊緣的方法和基於圖像灰度的方法。前者往往需要對圖像邊緣進行編碼，這在很大程度上依賴於圖像的分割和邊緣提取，具有相當大的難度和計算量，且一旦待檢測目標局部發生變化，很有

http://www.cnblogs.com/saintbird/archive/2008/08/20/1271943.htmlSift是David Lowe於1999年提出的局部特征描述子，並於2004年進行了更深入的發展和完善。Sift特征匹配算法可以處理兩幅圖像之間發生平移、旋轉、仿射變換情況下的匹配問題，具有很強的匹配能力。在Mikolajczyk對包括Sift算子在內的十種局

圖像處理--角點檢測（Harris以及其他算法研究）http://www.cnblogs.com/blue-lg/archive/2011/12/17/2291139.html環境：Windows xp+MATLAB 2010b提及角點檢測，就不能忘了最經典的Harris角點檢測算法，下面就主要介紹下Harris算法及其matlab實現。 算法介紹：

http://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/5869028SIFT算子(Scale Invariant Feature Transform)是David Lowe提出的一種基於尺度空間的、對圖像縮放、旋轉甚至仿射變換保持不變性的圖像局部特征描述算子。SIFT特征提取的是極其細微、大量的特征點，即時少數物體、物體的一小部分也可以產生大量

http://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/5866666對角點進行初始匹配後，所選定的角點並不能保證全部是正確的點，也可能有誤點，因此，還需要進一步對所選定的角點進行精確匹配。 RANSAC(RANdom Sample And Consensus)方法是由Fischler和Bolles提出的一種魯棒性的參數估計方法。它的基本

http://blog.youkuaiyun.com/byxdaz/article/details/4339953SIFT 尺度不變特征變換算法 David Lowe關於Sfit算法，2004年發表在Int. Journal of Computer Vision的經典論文中，對尺度空間（scal space)是這樣定義的 ：   It has been shown by Koe

影響AdaBoost人臉檢測訓練算法速度很重要的兩方面是特征選取和特征計算。選取的特征為矩特征為Haar特征，計算的方法為積分圖。（1）Haar特征：    Haar特征分為三類：邊緣特征、線性特征、中心特征和對角線特征，組合成特征模板。特征模板內有白色和黑色兩種矩形，並定義該模板的特征值為白色矩形像素和減去黑色矩形像素和。在確定了特征形式後 Harr- like特征的數量就取決於訓練樣本

1.局部算子分類： 來自網絡「天若有情」  http://www.china-vision.net/blog/user1/218/1471.htmlhttp://www.china-vision.net/blog/user1/218/1472.html1）基於分布的算子：使用直方圖表現不同的外觀或形狀特2）空間頻率技術：傅立葉變換和蓋伯變換3）微分算子：

http://blog.youkuaiyun.com/byxdaz/article/details/4328313常用的圖像特征有顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關系特征。一 顏色特征（一）特點：顏色特征是一種全局特征,描述了圖像或圖像區域所對應的景物的表面性質。一般顏色特征是基於像素點的特征，此時所有屬於圖像或圖像區域的像素都有各自的貢獻。由於顏色對圖像或圖像區域的方向、大小等變化不敏感，

http://blog.youkuaiyun.com/depraved_survival/article/details/1852656源程序和說明文檔下載地址：http://www.5941ts.com/EasyAnalysis/demo/角點檢測.rar一組角點檢測的模板 說明：通過EasyAnalysis庫中的CBmp讀出包含多個矩形和組合矩形的圖像數據，CBmp所讀出的圖像

http://blog.youkuaiyun.com/mmjwung/article/details/6748895 角點檢測(Corner Detection)是計算機視覺系統中用來獲得圖像特徵的一種方法，廣泛應用於運動檢測、圖像匹配、視頻跟蹤、三維建模和目標識別等領域中。也稱為特徵點檢測。角點通常被定義為兩條邊的交點，更嚴格的說，角點的局部鄰域應該具有兩個不同區域的不同方向的邊界。而實際應用中，大

http://blog.youkuaiyun.com/zddblog/article/details/7521424尺度不變特征變換匹配算法詳解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Funzdd  zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com)對於初學者，從