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內(nèi)容簡介

　　在計算機視覺處理中，特征指的是能夠解決某種特定任務(wù)的信息。圖像局部特征在目標(biāo)識別、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)匹配、三維重建、圖像檢索等應(yīng)用中發(fā)揮著重要的作用。它是近20年來在計算機視覺領(lǐng)域中研究的熱點問題之一。本書以O(shè)penCV 2.4.9為研究工具，對其實現(xiàn)的所有新的特征檢測和描述算法—Kitchen-Rosenfeld、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、SURF、BRISK、BRIEF、ORB、FREAK、CenSurE、SimpleBlob等，不僅詳細(xì)分析了它們的原理和實現(xiàn)方法，還進行了詳細(xì)的源碼解析，并且給出了具體的程序?qū)崿F(xiàn)范例，充分體現(xiàn)了理論與實踐相結(jié)合的特點。

作者簡介

　　趙春江，博士，在圖像處理、計算機視覺，人工智能方面有很深入的研究。共主持了兩個安徽省級項目。從博士以來，共發(fā)表論文20余篇，9篇被EI或SCI檢索。

圖書目錄

第 1章　Kitchen-Rosenfeld角點檢測 1
1．1 原理分析 1
1．2 源碼解析 1
1．3 應(yīng)用實例 3
第 2章　Canny邊緣檢測 5
2．1 理論分析 5
2．2 源碼解析 7
2．3 應(yīng)用實例 13
第3章　Harris角點檢測 16
3．1 理論分析 16
3．2 源碼解析 18
3．3 應(yīng)用實例 21
第4章　Shi-Tomasi角點檢測 24
4．1 理論分析 24
4．2 源碼解析 24
4．3 應(yīng)用實例 29
第5章　SIFT方法 31
5．1 原理分析 31
5．2 源碼解析 42
5．3 應(yīng)用實例 59
第6章　MSER區(qū)域檢測 63
6．1 原理分析 63
6．2 源碼解析 66
6．3 應(yīng)用實例 76
第7章　SURF方法 78
7．1 原理分析 78
7．2 源碼解析 88
7．3 應(yīng)用實例 108
第8章　FAST角點檢測 112
8．1 原理分析 112
8．2 源碼解析 113
8．3 應(yīng)用實例 123
第9章　MSCR彩色圖像區(qū)域檢測 126
9．1 原理分析 126
9．2 源碼解析 127
9．3 應(yīng)用實例 139
第 10章　CenSurE檢測方法 141
10．1 原理分析 141
10．2 源碼解析 146
10．3 應(yīng)用實例 156
第 11章　BRIEF描述符方法 158
11．1 原理分析 158
11．2 源碼解析 160
11．3 應(yīng)用實例 162
第 12章　BRISK方法 165
12．1 原理分析 165
12．2 源碼解析 176
12．3 應(yīng)用實例 220
第 13章　ORB方法 223
13．1 原理分析 223
13．2 源碼解析 225
13．3 應(yīng)用實例 238
第 14章　FREAK方法 242
14．1 原理分析 242
14．2 源碼解析 245
14．3 應(yīng)用實例 259
第 15章　SimpleBlob方法 261
15．1 原理分析 261
15．2 源碼解析 264
15．3 應(yīng)用實例 270
第 16章　密度特征檢測 272
16．1 原理分析 272
16．2 源碼解析 272
16．3 應(yīng)用實例 273
附錄A Windows 7系統(tǒng)下OpenCV 2．4．9與 Visual Studio 2012編譯環(huán)境的配置 275
附錄B Windows 7系統(tǒng)下Qt 5．3．1與OpenCV 2．4．9編譯環(huán)境的配置 280
參考文獻 285