Bay等(2008)沿着Lowe的思路,提出了SURF局部特徵,通過積分圖像和哈爾小波相結合,SURF進一步提高了特徵提取的速度。其基本思想和步驟爲:
- 使用積分圖像完成圖像卷積相關的操作
- 使用黑賽矩陣探測特徵值
- 使用基於分佈的描述符(局部信息)進行特徵描述
Bay等(2008)沿着Lowe的思路,提出了SURF局部特徵,通過積分圖像和哈爾小波相結合,SURF進一步提高了特徵提取的速度。其基本思想和步驟爲:
高斯濾波器 先給出高斯函數的圖形。 高斯濾波器是一類根據高斯函數的形狀來選擇權值的線性平滑濾波器。高斯平滑濾波器對於抑制服從正態分佈的噪聲非常有效。一維零均值高斯函數爲: g(x)=exp( -x