surf的原始论文。对做图像匹配的朋友有一定帮助。
SURF意指 加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integral image的概念，这大大加快了程序的运行时间。
2021-02-03 12:37:08
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设计并实现了基于图像检索的地标识别系统。该系统通过捕捉地标的视觉特征，帮助游客或使用者更好地理解图像的内容并同时提供图像拍摄的地理位置信息。首先根据提取的SURF特征搜寻地标在数据库中的最优匹配，然后根据最优匹配结果给出输入地标在地图中的位置。系统采用的层次化数据库结构和分级检索方式，使得检索效率比传统的遍历检索方式提高30%。大量实验证明文中提出的算法具有鲁棒性和高准确性，该系统已在高校内部地标识别中测试使用成功。
2021-01-30 23:03:54
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包含了从图像输入 到算子检测 ransac算法去除错误匹配点 以及视角转换 和单应矩阵 最后实现拼接
2020-05-08 21:03:00
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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。
2020-01-03 11:39:34
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SURF算法是继SIFT算法后的又一个稳定快速的特征提取算法，它除了具有SIFT算法的稳定性外，最突出的优点是算法速度快，实时性较强。
2020-01-03 11:26:36
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国外知名大学教授讲课课件 讲解了SURF算法的概念 对于图像处理专业的同学可以下载学习下该算法 很有用处 其中还与SIFT算法进行了比较
2020-01-03 11:18:58
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该代码是一个完整的抗几何攻击的数字图像水印程序，是基于模板校正类的，该程序用到的算法包括SURF、RANSAC、LT码、CRC（循环冗余检验）码等，是本人的一篇SCI文章的主干代码，可以直接运行，注释也比较清晰。
2019-12-21 22:25:23
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