Advertisement

图像局部不变形特征及描述 - 王永明 (pdf)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
《图像局部不变形特征及描述》由王永明撰写，探讨了如何在图像处理中提取和描述不受视角变换影响的关键特征点，为模式识别与计算机视觉领域提供了重要理论支持。 《图像局部不变性特征与描述》pdf，作者：王永明、王贵锦，出版方：国防工业出版社 解压密码：HITCAJ

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 图像局部不变形特征及描述 - 王永明 (pdf)
    优质
    《图像局部不变形特征及描述》由王永明撰写，探讨了如何在图像处理中提取和描述不受视角变换影响的关键特征点，为模式识别与计算机视觉领域提供了重要理论支持。 《图像局部不变性特征与描述》pdf，作者：王永明、王贵锦，出版方：国防工业出版社 解压密码：HITCAJ
     
  • 使用MATLAB通过不变矩提取图像形状特征
    优质
    本研究利用MATLAB软件平台，采用不变矩技术对图像中的形状特征进行精确提取与分析，旨在提升图像识别和模式分类的应用效能。 在黑龙江大学计算机科学技术学院的战扬模式识别课程中，使用MATLAB代码根据7个不变矩提取图片的形状特征，可以得到一个n行7列的矩阵。
     
  • 局部二值特征
    优质
    局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）是一种用于图像处理和计算机视觉中的纹理描述算子。它通过比较某个像素点周围邻域内的灰度值得到该像素点的纹理信息，进而生成一个能有效刻画图像纹理特性的特征向量。LBP特征因其简单、快速且具有良好的旋转不变性和灰度不变性而被广泛应用于人脸识别、表情识别等领域。 Face Alignment at 3000fps via Regressing Local Binary Features中的LBF特征指的是通过回归局部二值特征来进行面部对齐的方法。这种方法能够在每秒处理数千帧图像的同时，高效地提取并利用面部关键点周围的局部信息进行精确的面部对齐。
     
  • 基于MATLAB的快速点特征直方图(FPFH)算法在点云局部特征描述中的应用实现
    优质
    本研究利用MATLAB实现了FPFH算法，用于点云数据的局部特征描述与匹配，提高了机器人导航和3D场景理解的精度和效率。 我实现了一个FPFH算法，其效果与PCL库中的完全一致。该算法的输入量包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵以及关键点在离散点云中的位置向量和邻域参数这四个主要变量；另外两个可选输入为ISS算法步骤中使用的r邻域参数，若提供这些信息，则可以节省运算资源。输出结果是一个描述符矩阵，每行代表一个33维度的FPFH特征向量，对应于一个关键点。 这是我个人比较满意的作品，代码中的变量命名规范、逻辑清晰且易于阅读。
     
  • 关于图像特征提取与特征点描述匹配技术的研究
    优质
    本研究专注于探讨图像处理中的关键环节——特征提取、特征点检测及描述匹配方法。通过分析现有算法的优势与局限性，探索优化技术以提高识别精度和鲁棒性，在计算机视觉领域具有重要意义。 基于特征提取的图像匹配技术的基本思路是在图像中识别并提取包含有效信息的关键特征，并对这些特征进行描述。这一过程需要具备一定的鲁棒性，即能够应对视角变化、灰度变化、旋转变换以及噪声等不同因素的影响。最终，通过特定相似性度量准则来实现特征描述子的匹配。 本段落总结了前人的研究成果并深入探讨了各种特征提取及点描述算法，在此基础上提出了一个新的图像匹配方案。该方案采用角点检测技术进行图像关键特性的识别，并以此为基础实现了基于图像匹配技术的实时电子稳像功能。
     
  • 关于改进卷积自编码器局部特征描述算法的研究论文.pdf
    优质
    本研究论文探讨了改进卷积自编码器在提取图像局部特征方面的算法，旨在提升其描述能力与性能。通过创新性地调整网络结构和引入新的损失函数，增强了模型对细微特征的捕捉及泛化能力。 针对非监督学习方法提取的底层特征在用于图像描述时可区分性较弱且对旋转、尺度变换敏感的问题，提出了一种改进卷积自编码器（Convolutional Auto-Encoder, CAE）的局部特征描述算法（CAE-D）。该算法通过信息熵评估卷积核性能，并引入了卷积核信息熵约束规则。这一规则旨在通过对卷积核携带的局部特征进行均值化处理，提高所提取卷积特征的可区分性。此外，在执行特征描述之前使用SIFT中的主方向分配方法确定图像区域的主要朝向，并加入降采样操作以增强算法对旋转变化和尺度变换的鲁棒性和不变性。 实验结果表明改进后的CAE-D算法在图像匹配任务中表现优异，超过了现有的先进方法如KAZE和SIFT。同时，在计算效率方面，与传统SIFT相比，该算法运行时间缩短了47.14%。
     
  • MATLAB三维图像代码-SIFT3D：实现三维图像尺度不变特征变换(SIFT)，含特征匹配及RANSAC算法...
    优质
    SIFT3D是一款基于MATLAB开发的工具箱，用于执行三维图像中的尺度不变特征变换。此程序集成了特征检测、描述符计算以及使用RANSAC进行特征匹配等功能，适用于计算机视觉领域中物体识别与跟踪的研究和应用。 Matlab三维图像代码SIFT3D版权所有（c）2015-2019Blaine Rister等人，有关详细信息，请参阅LICENSE。SIFT3D是用于三维图像的尺度不变特征变换（SIFT）的一种类似物。它利用体积数据和真实单位来检测关键点并提取其内容的可靠描述符。此外，通过匹配SIFT3D功能及使用RANSAC算法拟合几何变换，可以执行3D图像配准操作。所有这些都在一个跨平台C库中实现，并附带Matlab包装器。 SIFT3D包含imutil，这是一个用于图像处理和线性代数的实用工具库。该库支持各种医学成像格式文件IO功能，包括DICOM和NIFTI。 此代码创建以下可执行文件： - kpSift3D：从单个图像中提取关键点和描述符。 - regSift3D：从两个图像中提取匹配项及几何变换。 此外，它还包含如下库： - libreg.so：通过SIFT3D功能注册图像 - libsift3d.so：用于提取并匹配SIFT3D特征 - libimutil.so：一个实用工具库，支持图像处理、回归和线性代数，并且包括DICOM及NIFTI文件格式的IO功能。 此外还提供了一个Matlab工具箱，以便从Matlab脚本中调用库函数。
     
  • SIFT特征描述子提取
    优质
    SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种在计算机视觉中广泛使用的算法，用于检测和描述图像中的关键点。它能够有效地识别图片中不变的特征，并提取出具有区分度的描述子，即使面对尺度、旋转变化或光照影响也能保持稳定性能，是物体识别与匹配领域的关键技术之一。 SIFT描述子提取在VS2008和OpenCV 2.4环境下编译通过。文件中包含了所需的dll与lib文件，可以直接使用。
     
  • NHTS数据变量描述及说明
    优质
    本资料详细解析美国国家旅行调查(NHTS)中的各类数据变量，提供全面的数据说明与解释，便于研究者深入分析居民出行行为。 NHTS变量描述提供了关于NHTS数据变量的详细说明。