圖像局部特征檢測及描述( 簡體 字) | |
| 作者：朱紅軍 | 類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理 |
| 出版社：人民郵電出版社 |  3dWoo書號： 53129詢問書籍請說出此書號！ 有庫存 NT售價： 395 元 |
| 出版日：7/1/2020 | |
| 頁數：118 | |
| 光碟數：0 | |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 字 ) |
| ISBN：9787115540706 | 加入購物車 │加到我的最愛 (請先登入會員) |
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第 1章 引言
1.1圖像特征概述 1.2常用術語 1.3常用基本理論 1.4 特征提取的應用 1.5 小結 第 2章 角點檢測 2.1基于邊緣的方法 2.2基于模板的方法 2.3 基于灰度導數的方法 2.4小結 第3章 邊緣檢測 3.1基于導數的算法 3.2濾波檢測兩步算法 3.3 SUSAN算法 3.4亞像素檢測方法 3.5基于隨機森林的方法 3.6小結 第4章 斑點檢測 4.1 SIFT檢測算法 4.2 CSIFT檢測算法 4.3 ASIFT檢測算法 4.4 SURF 檢測算法 4.5 小結 第5章 特征點描述 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 小結 第6章 直線描述 6.1清晰直線的描述 6.2離焦線段的描述 6.3 小結 參考文獻 圖像特征的檢測及描述是完成計算機視覺相關的三維重建、目標識別/跟蹤、圖像恢復及分類等各種任務的第一步，其性能直接影響后續過程的效果，是事關成敗的關鍵，具有重要的理論意義和實用價值。
本書針對噪聲圖像中的特征檢測及描述的穩定性和可分辨性問題，介紹了國內外經典算法的原理和作者的相關研究成果，并對算法的優勢和局限性進行了分析。本書重點介紹了三十多種特征檢測算法，包括基于邊緣、模板、灰度導數以及基于機器學習的角點檢測算法，基于灰度導數、機器學習以及與濾波整合的像素級邊緣檢測算法，基于灰度矩、空間矩的亞像素級邊緣檢測算法，SIFT、SURF等斑點檢測算法。本書還介紹了十多種特征描述算法，包括SIFT、GLOH、WLD、BRIEF、ORB等經典描述算法，還包括清晰或模糊直線的參數估計。雖然本書不能涵蓋所有的特征檢測及描述算法，但基本包括各類代表性方法。 | |
