影象處理中有哪些特徵提取演算法?

時間 2021-06-03 00:17:18

1樓:FATRI

1、SIFT

SIFT:尺度不變特徵變換(Scale-invariant features transform)。SIFT是一種檢測區域性特徵的演算法,該演算法通過求一幅圖中的特徵點(interest points,or corner points)及其有關scale 和 orientation 的描述子得到特徵並進行影象特徵點匹配,獲得了良好效果。

SIFT特徵不只具有尺度不變性,即使改變旋轉角度,影象亮度或拍攝視角,仍然能夠得到好的檢測效果

2、SURF

SURF:加速穩健特徵(Speeded Up Robust Features)。SURF是對SIFT演算法的改進,其基本結構、步驟與SIFT相近,但具體實現的過程有所不同。

SURF演算法的優點是速度遠快於SIFT且穩定性好。

3、HOG

HOG:方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient)。

4、DOG

DOG:高斯函式的差分(Difference of Gaussian)。

5、LBP特徵,Haar特徵等

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