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SIFT算法介绍(中文)

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简介:
SIFT算法是一种计算机视觉技术,用于检测和描述图像中的关键特征点,广泛应用于物体识别、目标跟踪及图片拼接等领域。 SIFT算法由D.G.Lowe在1999年提出,并于2004年进行了完善总结。随后,Y.Ke对该算法的描述子部分进行了改进,使用PCA替代了直方图的方式。 SIFT的主要思想是:它是一种用于提取局部特征的方法,在尺度空间中寻找极值点来获取位置、尺度和旋转不变量的信息。 SIFT算法具有以下主要特点: a) SIFT特征作为图像的局部特性,对旋转、缩放以及亮度变化保持不变性,并且对于视角改变、仿射变换及噪声也能提供一定的稳定性。 b) 具有良好的独特性和丰富的信息含量,在大规模特征数据库中能够实现快速准确匹配。 c) 产生大量的SIFT特征向量,即使针对少数物体也是如此。 d) 实现速度快,经过优化的算法甚至可以达到实时处理的要求。 e) 扩展性强,易于与其他类型的特征向量结合使用。

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客服
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  • SIFT
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    SIFT算法是一种计算机视觉技术,用于检测和描述图像中的关键特征点,广泛应用于物体识别、目标跟踪及图片拼接等领域。 SIFT算法由D.G.Lowe在1999年提出,并于2004年进行了完善总结。随后,Y.Ke对该算法的描述子部分进行了改进,使用PCA替代了直方图的方式。 SIFT的主要思想是:它是一种用于提取局部特征的方法,在尺度空间中寻找极值点来获取位置、尺度和旋转不变量的信息。 SIFT算法具有以下主要特点: a) SIFT特征作为图像的局部特性,对旋转、缩放以及亮度变化保持不变性,并且对于视角改变、仿射变换及噪声也能提供一定的稳定性。 b) 具有良好的独特性和丰富的信息含量,在大规模特征数据库中能够实现快速准确匹配。 c) 产生大量的SIFT特征向量,即使针对少数物体也是如此。 d) 实现速度快,经过优化的算法甚至可以达到实时处理的要求。 e) 扩展性强,易于与其他类型的特征向量结合使用。
  • DAC902
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    DAC902是一款高性能音频解码器,支持多种数字音频输入格式,并配备先进的DSD和MQA解码技术,为用户带来极致音质体验。 单+5V或+3V操作 高无杂散动态范围(SFDR):在5MHz、100MSPS下为67dBc输出 低干扰:3pV-s 低功耗:170mW +5V
  • 加密:Present
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    Present算法是一种轻量级块密码算法,适用于资源受限的设备。它以简洁的设计和高效的加解密处理能力而著称,在物联网等领域应用广泛。 在当今的信息科技领域里,轻量级加密算法是专门为了满足资源受限环境需求而设计的重要技术之一。其中,PRESENT是一种特别针对此类需求的块加密算法,在物联网(IoT)、RFID标签及传感器网络等小型计算设备广泛应用背景下显得尤为重要。这些设备需要能够在极其有限的硬件和能耗条件下执行有效的加密操作;然而传统如AES这样的强大加密标准并不适合这种极端环境。 为了填补这一空白,研究人员开发了PRESENT加密算法。本段落详细阐述了该算法的设计理念、特点以及实现步骤,并强调其在设计过程中既保证安全性又追求高效性以适应RFID标签和传感器网络等超轻量级应用场景的需求。 这个算法由一组来自不同国家的研究人员合作完成:包括德国波鸿鲁尔大学信息技术安全学院的A.Bogdanov, L.R.Knudsen, G.Leander, C.Paar 和 A.Poschmann,丹麦技术大学的Lars R. Knudsen和C.Vikkelsoe,以及法国电信R&D 的M.J.B. Robshaw、Y.Seurin和C.Vikkelsoe。 算法背景及优势: 论文摘要部分指出,在AES确立之后,新的块加密算法的需求显著减少。尽管如此,AES并不适合RFID标签或传感器网络这类极端受限环境中的应用需求,因此设计一种既能满足硬件限制又能保持高安全性的超轻量级块加密算法变得尤为重要。 目标与应用场景: PRESENT算法的目标是创建一个针对硬件优化的块加密解决方案,特别注重在面积和功耗方面的考量。同时,在确保数据安全性的同时实现高效的硬件性能要求。文中提到该设计借鉴了DES的经典工作方法,并结合Serpent(一种AES候选者)的优点,以保证安全性的前提下进一步优化了算法。 应用场景: 这种类型的加密技术尤其适用于极小的计算设备中,这些设备不仅在消费品领域广泛使用,还构成了隐形通信基础设施的一部分。由于资源极其有限,因此需要一个全新的适应硬件和能源限制的加密方案来满足其需求。 创新点: PRESENT通过结合经典加密原理与最新的硬件优化技术,解决了以往算法在受限环境下的不足之处。特别是在确保安全性的基础上实现了高效的硬件性能表现,这通常被认为是相互矛盾的目标。该算法采用了1570 GE(等效门)的技术参数,在轻量级领域内达到了领先的紧凑型流密码标准。 实现细节: 尽管文档中没有提供具体的代码实现,但详细描述了其具体步骤包括比特操作、密钥扩展机制和轮函数的实施过程等内容,确保每一步设计都被清晰地阐述出来以保证解释上的完整性和通顺性。 通过本段落介绍可以看出PRESENT算法在资源受限设备中的实际应用价值,并且它展示了传统与现代技术结合下的加密原理创新。此外,这项研究还体现了密码学领域为了适应新的环境需求而不断进步的特性,对于安全工程师和密码学者来说具有很高的参考意义。
  • SURF详解
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    简介:本文详细解析了SURF(Speeded Up Robust Features)算法,包括其基础理论、关键步骤及应用场景,旨在帮助读者全面理解并掌握这一高效的计算机视觉特征检测技术。 本段落将详细介绍SURF算法,并首先介绍SIF算法。随后会讲解SURF算法及其效果图。
  • TestStand的
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    《TestStand的中文介绍》:本文档为NI公司的自动化测试软件TestStand提供全面详细的中文指南。涵盖其安装、配置以及高级功能使用教程,帮助用户快速上手并精通TestStand,适用于软件开发和硬件测试等多个领域。 NI TestStand是一种可随时运行的测试管理软件,旨在加速开发您的测试与验证系统。它用于开发、管理和执行测试序列,并集成了采用各种编程语言编写的测试模块。这些测试序列还规定了执行流程、报表生成、数据库录入以及与其他企业系统的连接。
  • motor CAD
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    Motor CAD是一款专为电机设计人员打造的专业软件工具。它提供了全面的设计、分析和优化功能,支持用户快速准确地完成电机研发工作,界面支持中文显示。 Motor CAD 是一款专业的电机设计软件,它为工程师提供了一套全面的工具来分析、优化和仿真各种类型的电动机系统。该软件支持多种电机类型的设计与模拟,包括但不限于永磁同步电机(PMSM)、感应异步电机(IM)等,并提供了详细的参数设置界面及高级算法以帮助用户快速准确地完成设计任务。 Motor CAD 的主要功能还包括自动化的优化流程、精确的热分析以及强大的电磁场仿真能力。此外,它还能够生成详细的设计报告和技术文档,方便工程师进行项目管理和技术交流。通过使用 Motor CAD,电机设计师可以显著提高工作效率并确保产品的高质量标准。
  • SIFT-SIFT-LATEST_WIN.zip
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    SIFT-LATEST_WIN.zip包含了最新版本的尺度不变特征变换(SIFT)算法的相关文件和资源,适用于Windows系统进行图像识别与匹配。 SIFT(尺度不变特征变换)算法是计算机视觉领域中的重要图像特征检测方法,由David G. Lowe在1999年提出。该算法以其出色的尺度不变性和旋转不变性而闻名,在图像匹配、物体识别及3D重建等任务中表现优异。“sift-latest_win.zip”压缩包包含了RobHess基于OpenCV实现的SIFT源代码,对学习和理解此算法非常有帮助。作为广泛使用的跨平台库,OpenCV提供了大量用于图像处理与计算机视觉的功能。 在该压缩包内,“sift-1.1.2_20101207_win”可能是包含编译好的库文件及头文件的源代码目录,在Windows环境下开发时非常有用。SIFT算法主要由以下步骤构成: **尺度空间极值检测:** 通过高斯金字塔构建尺度空间,以在不同尺度下找到关键点。这一步确保了特征的尺度不变性——无论图像放大或缩小,都能保持相同的特性。 **关键点定位:** 在确定的尺度上寻找局部环境中的显著且稳定的点作为关键点。 **关键点定向:** 为每个关键点分配一个方向,通过计算其周围梯度的方向直方图完成。这一步确保了特征的旋转不变性。 **描述符生成:** 对于每个关键点定义邻域,并在该区域内计算像素的梯度强度和方向,这些信息被编码成向量作为描述符以供后续匹配使用。 **描述符规范化:** 为了提高匹配效果,会对描述符进行归一化处理使其长度为1并去除光照变化的影响。 **特征匹配:** 使用余弦相似度或其他距离测量方法比较不同图像的SIFT描述符,从而找到最佳配对。 在C++中通过OpenCV实现SIFT时,开发者可以利用`cv::xfeatures2d::SIFT_create()`函数创建一个SIFT对象,并使用`detectAndCompute()`方法检测和计算特征。源代码可能详细展示了这些操作的内部机制。 总的来说,“sift-latest_win.zip”压缩包中的源码是学习计算机视觉中SIFT算法的理想材料,有助于开发者掌握图像特征提取技术并应用于实际问题如目标检测、图像拼接及检索等场景。
  • Lowe的SIFT
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    本文档是关于David G. Lowe提出的SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法的中文翻译版本。该算法用于图像识别与物体检测中关键点的检测和描述。 本段落提出了一种从图像中提取独特不变特征的方法,能够实现不同视角下目标或场景的可靠匹配。这些特点对图像在尺度和旋转上的变化具有不变性,并且对于仿射变换、三维视点的变化以及添加噪音和光照变化等引起的图像差异也具备较高的鲁棒性。此外,在一个大型特征数据库中,单一场景中的独特特征能够与多个图像进行准确匹配。 本段落还介绍了一种使用这些功能来识别目标的方法:首先通过快速最近邻算法将个别特征与已知的目标特征库相比较;其次利用霍夫变换(Hough Transform)来识别属于同一目标的聚类;最后,采用最小二乘法对姿态参数的一致性进行核查确认。这种方法能够在有力地确定对象之间的关系以及处理遮挡问题的同时实现接近实时的性能。