图像局部特征检测及描述

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第一步，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。

这是一本专注于图像特征检测及描述的专著，详细阐述了国内外经典特征检测及描述算法的原理、实现步骤以及在实际应用中的表现。该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。此外，该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。 该书不仅介绍了算法的基本原理和实现步骤，还对算法的优势和局限性进行了分析。例如，书中详细介绍了角点的定义与重要性，角点检测的方法，以及角点检测在计算机视觉和图像处理中不可替代的作用。此外，书中还详细阐述了边缘检测的主要目标和方法，以及边缘检测在图像处理和计算机视觉中的重要性。 在斑点检测在计算机视觉中的应用部分，书中详细介绍了SURF和SIFT等经典算法，并分析了这些算法在图像识别、目标跟踪等任务中的表现。此外，书中还详细介绍了SIFT算法性能评估，以及SIFT描述子在面对复杂环境变化时的鲁棒性和可区分性