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。
2020-01-03 11:39:34
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FAST算法原理：若某像素与其周围邻域内足够多的像素点相差较大，则该点可能是角点。用FAST算法检测角点，代替差分高斯金字塔取极值检测角点的方法，速度块；接着用SIFT特征描述符描述角点，省略尺度空间值，只用原图像中角点邻域的梯度值和方向计算角点主方向，接着计算32个方向向量来描述角点。之和可用于特征点匹配。
2019-12-21 20:10:04
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基于SIFT特征描述子的立体匹配算法 文主要贡献为，提出了多颜色空间融合差分、Haar 特征密度分布图以及多特征融合的图像匹配方法。
2019-12-21 18:56:55
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特征描述部分的代码，有surf，hog，光流，三种下面又有多种应用代码实现，如图像拼接，匹配，动作识别等等。还有相应实验结果分析。拿来和大家分享
2013-06-30 00:00:00
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