简介
图像特征的检测及描述是完成计算机视觉相关的三维重建、目标识别/跟踪、图像恢复及分类等各种任务的*步，其性能直接影响后续过程的效果，是事关成败的关键，具有重要的理论意义和实用价值。 本书针对噪声图像中的特征检测及描述的稳定性和可分辨性问题，介绍了国内外经典算法的原理和作者的相关研究成果，并对算法的优势和局限性进行了分析。本书重点介绍了三十多种特征检测算法，包括基于边缘、模板、灰度导数以及基于机器学习的角点检测算法，基于灰度导数、机器学习以及与滤波整合的像素级边缘检测算法，基于灰度矩、空间矩的亚像素级边缘检测算法，SIFT、SURF等斑点检测算法。本书还介绍了十多种特征描述算法，包括SIFT、GLOH、WLD、BRIEF、ORB等经典描述算法，还包括清晰或模糊直线的参数估计。虽然本书不能涵盖所有的特征检测及描述算法，但基本包括各类代表性方法。
目录
第 1章 引言
1.1图像特征概述
1.2常用术语
1.3常用基本理论
1.4 特征提取的应用
1.5 小结
第 2章 角点检测
2.1基于边缘的方法
2.2基于模板的方法
2.3 基于灰度导数的方法
2.4小结
第3章 边缘检测
3.1基于导数的算法
3.2滤波检测两步算法
3.3 SUSAN算法
3.4亚像素检测方法
3.5基于随机森林的方法
3.6小结
第4章 斑点检测
4.1 SIFT检测算法
4.2 CSIFT检测算法
4.3 ASIFT检测算法
4.4 SURF 检测算法
4.5 小结
第5章 特征点描述
5.1 LBP描述子
5.2 SIFT描述子
5.3 PCA-SIFT描述子
5.4 GLOH 描述子
5.5 SURF 描述子
5.6 WLD描述子
5.7 DAISY描述子
5.8 BRIEF描述子
5.9 ORB 描述子
5.10 小结
第6章 直线描述
6.1清晰直线的描述
6.2离焦线段的描述
6.3 小结
参考文献
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