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如何快速计算图像的Hessian矩阵?
wujinjie746
2008-12-11 10:03:13
具体说就是如何快速计算图像的Hessian矩阵。
对图像进行配准,我使用lucas-kanade的算法
首先求出图像的梯度
然后求变换函数W(x;p)在(x;0)的偏导数
把上面两个式子相乘得到一个1x8的向量
向量的转置与向量本身相乘得到一个8x8矩阵。
以上步骤opencv中都有函数可以调用,速度很快
但是当我把这个矩阵,对图像中的每个像素点求和时,速度就降下来了
哪位高手有什么办法可以提高求和时的速度吗?
不甚感激!
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如何快速计算图像的Hessian矩阵?
具体说就是如何快速计算图像的Hessian矩阵。 对图像进行配准,我使用lucas-kanade的算法 首先求出图像的梯度 然后求变换函数W(x;p)在(x;0)的偏导数 把上面两个式子相乘得到一个1x8的向量 向量的转置与向量本身相乘得到一个8x8矩阵。 以上步骤opencv中都有函数可以调用,速度很快 但是当我把这个矩阵,对图像中的每个像素点求和时,速度就降下来了 哪位高手有什么办法可以提高求和时的速度吗? 不甚感激!
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opencv2013
2008-12-30
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把图像数据隔行和隔列抽取
论文研究-基于
图像
增强的井下
图像
拼接.pdf
为了通过
图像
采集技术实时监控煤矿井下生产情况, 提出了基于
图像
增强的井下
图像
拼接算法。利用局部双边滤波算法对
图像
进行增强,在此基础上再利用近似的
Hessian
矩阵
和框状滤波确定特征点的位置,然后,
计算
特征点的描述子向量,采用最近距离比次近距离的匹配算法将特征点配对,最后利用特征点对
计算
得出变换
矩阵
,采用线性渐变融合方法进行
图像
融合。通过
图像
增强前后特征点数量对比实验验证了增强算法的有效性,并证明了该算法显著提高了SURF(Speeded Up Robust Features)算法的拼接效率,有利于提高匹配的准确性和拼接的
快速
性。
surf算法的原文翻译
针对surf算法原文的翻译,帮助大家
快速
阅读surf算法。 3
快速
Hessian
检测器 我们的检测器基于
Hessian
矩阵
,因为它在
计算
时间和精度上表现良好。 然而,我们依赖于
Hessian
的行列式,而不是使用不同的度量来选择位置和尺度(如在
Hessian
-Laplace检测器[11]中所做的那样)。 给定
图像
I中的点x =(x,y),尺度σ中x中的
Hessian
矩阵
H(x,σ)定义如下
SURF-based-image-stitching.rar_
Hessian
特征提取_SURF特征点matlab_surf m
SURF算法作为一种新近出现的特征提取方法,在重复度、独特性、鲁棒性3个方面,均超越或接近以往提出的同类方法,并在
计算
效率上具有明显的优势。本代码采用SURF算法检测
图像
并进行坐标变换与
图像
拼接。 采用SURF算法对
图像
进行检测,其主要是用
Hessian
矩阵
对
图像
进行检测,对
图像
的特征提取之后找到
图像
的特征点。之后采用最近临
快速
匹配(NN)、随机抽样一致性(RANSAC)算法和最小二乘法参数优化(LM)对特征点进行提纯匹配。最后在两幅
图像
中进行坐标变换,达到统一坐标系和
图像
拼接的效果。
论文研究-
快速
模拟IFS树木动态摇曳的方法研究.pdf
视觉传感器在航空无人机导航和定位任务中应用越来越广泛。针对无人机位置参数估计问题,提出了一种基于SURF特征的
图像
配准算法,该算法能够适应航空序列
图像
的旋转、尺度变换及噪声干扰,实现无人机位置的精确估计。构建了SURF尺度空间,运用
快速
Hessian
矩阵
定位极值点,
计算
出航空
图像
的64维SURF特征描述子;基于
Hessian
矩阵
迹完成特征点匹配;使用RANSAC算法剔除出格点,实现位置参数的精确估计。通过航空
图像
序列实测数据位置估计实验,验证了该算法的有效性。
结合Retinex增强的井下
图像
拼接方法
为在矿井环境下尽量多的提取
图像
特征点数量,从而监控矿井下生产情况.采用局部双边滤波算法对
图像
进行增强,再利用近似的
Hessian
矩阵
和框状滤波确定特征点的位置;
计算
特征点的描述子向量,采用最近距离比次近距离的匹配算法将特征点配对,使用RANSAC算法消除误匹配错误;利用特征点
计算
出变换
矩阵
,采用线性渐变融合方法进行
图像
融合.研究结果表明:
图像
增强后特征点数量明显增多,SURF算法的拼接效率显著上升,有利于提高匹配的准确性和拼接的
快速
性.
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