Description: SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。该程序为sift的演示程序-SIFT algorithm is a local feature extraction algorithms, in scale space to find extreme points, extract the location, scale and rotation invariant. Sift the program for the demo program Platform: |
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Author:王云云 |
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Description: 1 SIFT 发展历程
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。
2 SIFT 主要思想
SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。
3 SIFT算法的主要特点：
a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
b) 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配[23]。
c) 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。
d) 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。
e) 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。
4 SIFT算法步骤：
1） 检测尺度空间极值点
2） 精确定位极值点
3） 为每个关键点指定方向参数
4） 关键点描述子的生成
本包内容为sift算法matlab源码-1 SIFT course of development
SIFT algorithm by DGLowe in 1999, the perfect summary of 2004. Later Y.Ke its description of the sub-part of the histogram with PCA instead of its improvement.
2 the SIFT main idea
The SIFT algorithm is an algorithm to extract local features in scale space to find the extreme point of the extraction location, scale, rotation invariant.
3 the main features of the SIFT algorithm:
a) SIFT feature is the local characteristics of the image, zoom, rotate, scale, brightness change to maintain invariance, the perspective changes, affine transformation, the noise also maintain a certain degree of stability.
b) unique (Distinctiveness), informative, and mass characteristics database for fast, accurate matching [23].
c) large amounts, even if a handful of objects can also produce a large number of SIFT feature vectors.
d) high-speed and optimized SIFT matching algorithm can even achieve real-time requirements.
e) The scalability can be very convenient fe Platform: |
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Author:李青彦 |
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Description: SIFT算法大致有四个步骤：
1，尺度空间极值检测。在尺度空间通过高斯微分函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
2，关键点定位。在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。
3，方向确定。基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。
4，关键点描述。在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。最终用一个特征向量来表达。
-SIFT算法大致有四个步骤：
SIFT algorithm has four steps:
1，尺度空间极值检测。在尺度空间通过高斯微分函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
1, the scale space extrema detection. In the scale space by Gauss differential function to detect potential for rotation and scale invariant interest point.
2，关键点定位。在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。
2, the key point positioning. At the point of interest position, to determine the location and scale of key points.
3，方向确定。基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。
3, to determine the direction of. Local image based on gradient direction, for each of the key point distribution direction.
4，关键点描述。在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。最终用一个特征向量来表达。
4, the key point description. Measurement of gradient image part in each of the key points in the field. Finally expressed as a feature vector.
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Author:张绍泉 |
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Description: 提取图像sift特征，实现图像局部特征识别，用matlab语言写的一个简易demo-Extracting the features of sift image, realizing the image local feature recognition, using MATLAB language to write a simple demo Platform: |
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Author:陈旭 |
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Description: SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、也保持一定程度的稳定性.本程序采用MATLAB和c语言联合编程。(SIFT feature is a local feature of the image. It keeps invariant to rotation, scale scaling and luminance change, and also keeps a certain degree of stability to the change of view angle, affine transformation. This program is programmed by MATLAB and C language.) Platform: |
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Author:杨秀洪 |
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Search - Local feature SIFT MATLAB