图像局部特征检测和描述

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。

赵春江，博士，在图像处理、计算机视觉，人工智能方面有很深入的研究。共主持了两个安徽省级项目。从博士以来，共发表论文20余篇，9篇被EI或SCI检索。

第1章Kitchen-Rosenfeld角点检测 1
1.1 原理分析 1
1.2 源码解析 1
1.3 应用实例 3
第2章Canny边缘检测 5
2.1 理论分析 5
2.2 源码解析 7
2.3 应用实例 13
第3章Harris角点检测 16
3.1 理论分析 16
3.2 源码解析 18
3.3 应用实例 21
第4章Shi-Tomasi角点检测 24
4.1 理论分析 24
4.2 源码解析 24
4.3 应用实例 29
第5章SIFT方法 31
5.1 原理分析 31
5.2 源码解析 42
5.3 应用实例 59
第6章MSER区域检测 63
6.1 原理分析 63
6.2 源码解析 66
6.3 应用实例 76
第7章SURF方法 78
7.1 原理分析 78
7.2 源码解析 88
7.3 应用实例 108
第8章FAST角点检测 112
8.1 原理分析 112
8.2 源码解析 113
8.3 应用实例 123
第9章MSCR彩色图像区域检测 126
9.1 原理分析 126
9.2 源码解析 127
9.3 应用实例 139
第10章CenSurE检测方法 141
10.1 原理分析 141
10.2 源码解析 146
10.3 应用实例 156
第11章BRIEF描述符方法 158
11.1 原理分析 158
11.2 源码解析 160
11.3 应用实例 162
第12章BRISK方法 165
12.1 原理分析 165
12.2 源码解析 176
12.3 应用实例 220
第13章ORB方法 223
13.1 原理分析 223
13.2 源码解析 225
13.3 应用实例 238
第14章FREAK方法 242
14.1 原理分析 242
14.2 源码解析 245
14.3 应用实例 259
第15章SimpleBlob方法 261
15.1 原理分析 261
15.2 源码解析 264
15.3 应用实例 270
第16章密度特征检测 272
16.1 原理分析 272
16.2 源码解析 272
16.3 应用实例 273
附录A Windows 7系统下OpenCV 2.4.9与 Visual Studio 2012编译环境的配置 275
附录B Windows 7系统下Qt 5.3.1与OpenCV 2.4.9编译环境的配置 280
参考文献 285