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。全书重点介绍了30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。
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内容简介
在计算机视觉处理中，特征指的是能够解决某种特定任务的信息。图像局部特征在目标识别、目标跟踪、目标匹配、三维重建、图像检索等应用中发挥着重要的作用。它是近20年来在计算机视觉领域中研究的热点问题之一。
本书以OpenCV 2.4.9为研究工具，对其实现的所有新的特征检测和描述算法—Kitchen-Rosenfeld、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、SURF、BRISK、BRIEF、ORB、FREAK、CenSurE、SimpleBlob等，不仅详细分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了具体的程序实现范例，充分体现了理论与实践相结合的特点。
章节目录
- 扉页
- 内 容 提 要
- 前言
- 资源与支持
- 目录
- 第1章 Kitchen-Rosenfeld 角点检测
- 1.1 原理分析
- 1.2 源码解析
- 1.3 应用实例
- 第2章 Canny边缘检测
- 2.1 理论分析
- 2.2 源码解析
- 2.3 应用实例
- 第3章 Harris 角点检测
- 3.1 理论分析
- 3.2 源码解析
- 3.3 应用实例
- 第4章 Shi-Tomasi角点检测
- 4.1 理论分析
- 4.2 源码解析
- 4.3 应用实例
- 第5章 SIFT方法
- 5.1 原理分析
- 5.2 源码解析
- 5.3 应用实例
- 第6章 MSER 区域检测
- 6.1 原理分析
- 6.2 源码解析
- 6.3 应用实例
- 第7章 SURF 方法
- 7.1 原理分析
- 7.2 源码解析
- 7.3 应用实例
- 第8章 FAST角点检测
- 8.1 原理分析
- 8.2 源码解析
- 8.3 应用实例
- 第9章 MSCR 彩色图像区域检测
- 9.1 原理分析
- 9.2 源码解析
- 9.3 应用实例
- 第10章 CenSurE检测方法
- 10.1 原理分析
- 10.2 源码解析
- 10.3 应用实例
- 第11章 BRIEF 描述符方法
- 11.1 原理分析
- 11.2 源码解析
- 11.3 应用实例
- 第12章 BRISK方法
- 12.1 原理分析
- 12.2 源码解析
- 12.3 应用实例
- 第13章 ORB方法
- 13.1 原理分析
- 13.2 源码解析
- 13.3 应用实例
- 第14章 FREAK方法
- 14.1 原理分析
- 14.2 源码解析
- 14.3 应用实例
- 第15章 SimpleBlob 方法
- 15.1 原理分析
- 15.2 源码解析
- 15.3 应用实例
- 第16章 密度特征检测
- 16.1 原理分析
- 16.2 源码解析
- 16.3 应用实例
- 附录A Windows 7系统下OpenCV 2.4.9与Visual Studio 2012编译环境的配置
- 附录B Windows 7系统下Qt 5.3.1与OpenCV 2.4.9编译环境的配置
- 参考文献
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图像局部特征检测和描述：基于OpenCV源码分析的算法与实现是2018年由人民邮电出版社出版,作者赵春江。
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