ISL-II361【SIFT v.s. SURF 】
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ISL-II361-C1【SIFT v.s. SURF 】 在數位影像中,存在一些具有旋轉、放大縮小、明暗度變化等不變性之點,我們稱之為影像特徵點(Feature Point),例如一些角點可能就是特徵點。然而,為了滿足以上各要求,因此衍生出很多不同的演算法來搜尋圖像之特徵點。而各方法都各有缺失,例如Harris Corner Detection搜尋速度快,但只能搜尋出一些角點。SIFT搜尋速度慢,但是搜尋的特徵點多且較準確。而SURF利用積分影像來提升搜尋特徵點之速度,尤其其特徵點匹配速度快,也是現在非常流行之搜尋特徵點演算法。正因搜尋特徵點之演算法百家爭鳴,所以本份報告就是要來比較目前較被常用之兩個演算法的優劣。而本實驗之SIFT程式是由Rob Hess所發表的,SURF則是由Chris Evans所發表的。而實驗照片是由RICOH GX200這台相機所拍攝之,影像大小640*480。實驗結果我們發現SIFT演算其找出之配對之特徵點較多,但是特徵點匹配速度不及SURF來的快,至於特徵點搜尋之速度SIFT較SURF來的快一些。 立即下載