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BRIEF算法步骤详细先容

更新时间:2021年07月30日16时14分 来源:传智教育 浏览次数:

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BRIEF是一种特征描述子提取算法,并非特征点的提取算法,一种生成二值化描述子的算法,不提取代价低,匹配只需要使用简单的汉明距离(Hamming Distance)利用比特之间的异或操作就可以完成。因此,时间代价低,空间代价低,效果还挺好是最大的优点。

算法的步骤先容如下:

1. 图像滤波:原始图像中存在噪声时,会对结果产生影响,所以需要对图像进行滤波,去除部分噪声。

2. 选取点对:以特征点为中心,取S*S的邻域窗口,在窗口内随机选取N组点对,一般N=128,256,512,默认是256,关于如何选取随机点对,提供了五种形式,结果如下图所示:

·x,y方向平均分布采样

·x,y均服从Gauss(0,S^2/25)各向同性采样

·x服从Gauss(0,S^2/25),y服从Gauss(0,S^2/100)采样

·x,y从网格中随机获取

·x一直在(0,0),y从网格中随机选取

BRIEF算法01

图中一条线段的两个端点就是一组点对,其中第二种方法的结果比较好。

3. 构建描述符:假设x,y是某个点对的两个端点,p(x),p(y)是两点对应的像素值,则有:

BRIEF算法02

对每一个点对都进行上述的二进制赋值,形成BRIEF的关键点的描述特征向量,该向量一般为 128-512 位的字符串,其中仅包含 1 和 0,如下图所示:

BRIEF算法03



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