传统的mean-shift 跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动, 且常常因此造成定位不准. 鉴于此, 将尺度不变 特征变换(SIFT) 特征检测融入到mean-shift 跟踪过程, 提出SIFT 特征点的尺度变化与目标的尺度变化成正比, 特征 点主方向变化与目标旋转角度一致, 给出了基于SIFT 特征的自适应目标尺度、方向计算方法, 且利用带方向、可变 带宽的椭圆核改进传统的mean-shift 跟踪方法. 实验表明, 该算法能够较好地跟踪目标的旋转、缩放运动, 定位也更 准确.
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PythonSIFT 这是在 NumPy 的帮助下完全在 Python 中完成的 SIFT(David G. Lowe 的尺度不变特征变换)的实现。 此实现基于OpenCV实现,并返回OpenCV KeyPoint对象和描述符,因此可以用作OpenCV SIFT的直接替代。 该存储库旨在帮助计算机视觉爱好者了解 SIFT 背后的细节。 2020/2/11 更新 PythonSIFT 已在 Python 3 中重新实现(并大大改进!)。您可以在legacy分支中找到原始 Python 2 版本。 但是,我强烈建议您使用master (新的 Python 3 实现)。 好多了。 依赖关系 Python 3 NumPy OpenCV-Python 最后使用Python 3.8.5 、 Numpy 1.19.4和OpenCV-Python 4.3.0成功测试。 用法 import cv2
2021-12-01 15:22:00 179KB python opencv template-matching computer-vision
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Matlab三维图像代码SIFT3D 版权所有(c)2015-2019 Blaine Rister等,有关详细信息,请参阅LICENSE。 SIFT3D是三维图像的尺度不变特征变换(SIFT)的类似物。 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。 它还可以通过匹配SIFT3D功能并使用RANSAC算法拟合几何变换来执行3D图像配准。 所有这些都在带有Matlab包装器的跨平台C库中实现。 SIFT3D包含imutil,它是用于图像处理和线性代数的实用程序库。 该库以各种医学成像格式执行文件IO,包括DICOM和NIFTI。 内容 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和几何变换。 和以下库: libreg.so-通过SIFT3D功能注册图像 libsift3d.so-提取并匹配SIFT3D功能 libimutil.so-用于图像处理,回归和线性代数的实用程序库。 包括用于DICOM和NIFTI文件格式的IO功能。 它还包含一个Matlab工具箱,用于从Matlab脚本中调用库函数。 有
2021-10-14 14:26:58 25.54MB 系统开源
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噪声水平估计在许多图像处理应用(例如盲图像降噪)中至关重要。 在本文中,我们通过联合利用带通域中峰度的分段平稳性和正则性质,提出了一种用于自然图像的噪声级估计方法。 我们设计了一种基于K均值的算法,将图像自适应地划分为一系列不重叠的区域,每个区域的干净版本均假定与整个尺度上恒定但未知的峰度相关联。 然后,将噪声水平估计引入一个问题,以最佳地拟合此新峰度模型。 此外,我们开发了一种纠正方案,以通过噪声注入机制进一步降低估计偏差。 大量的实验结果表明,我们的方法可以可靠地估计各种噪声类型的噪声水平,并且优于某些最新技术,尤其是对于非高斯噪声。
2021-10-13 00:25:20 2.75MB 研究论文
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SIFT(尺度不变特征变换)算法详细解释说明,简单易懂
2021-05-12 21:20:02 1.7MB SIFT算法说明
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基于局部特征提取方法是图像处理、分析及模式识别领域的热点研究问题之一。由于该技术有着广泛的应用前景,已经吸引了很多学者的关注,并涌现出了大量的研究成果。利用 SIFT 算法提取出的特征点进行图像匹配,对于图像的模糊、旋转、平移和尺度变换具有很强的鲁棒性,甚至对图像光照和视点变化具有一定的鲁棒性。本文主要研究了基于 SIFT 局部图像特征点提取算法。首先对特征点提取的原理进行了详细研究,针对SIFT算法原理分模块进行了研究;然后本文对SIFT特征点在图像匹配和图像拼接领域的应用进行了讨论;最后,为了验证本文算法的有效性和优越性,本文进行了仿真实验实验。实验结果表明,SIFT特征点在图像匹配和图像拼接领域具有极强的适应性。当图像之间存在一定的图像旋转、光照变化和视点变化时,仍然具有满意的匹配效果。
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sift特征在基于内容的图像相似性检索中应用的实现,尺度不变性,旋转不变性程序实现的核心代码,可以直接运行
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Harris是一种高效的角点检测算法,但不具备尺度不变性。SURF(speeded-up robust features)算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题,但是在特征点提取方面没有Harris稳定。针对Harris和SURF两种算法的特点,提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。首先用Harris算法检测图像角点,再用SURF算法提取图像特征点;然后合并角点和特征点,并剔除重复点获得新的特征点集,确定新特征点的主方向并生成特征描述符,再对图像使用比值法进行初匹配;最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。实验结果表明,该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性,同时提高了运行效率。
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用了挺长时间自己写的,不是前段时间网上流传的运行在linux上的那个。
2019-12-21 19:31:17 1.61MB SIFT 尺度不变特征变换 LOWE 图像匹配
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