matlab - 如何结合 SURF 和 Harris 点 MATLAB

Question

正如我们所知，在 Matlab 中，有单独检测 Harris 或 SURF 特征的功能。然后我需要结合来自 Harris 和 SURF 的这两个特征列表，使匹配更有效。

以下是我们已知的默认程序

points_image_Harris =detectHarrisFeatures(image );
[feature_image_Harris, validpoints_image_Harris] = extractFeatures(image,  points_image_Harris ); 
indexPairs_Harris = matchFeatures(feature_template_Harris,feature_image_Harris);

但我想在进行匹配之前合并两个点列表:像这样:

points_image_Harris =detectHarrisFeatures(image );
points_image_SURF =detectSURFFeatures(image );
Points = points_image_Harris  + points_image_SURF 

然后使用点列表进行特征提取和匹配。 这个怎么做？如果他们有两种不同的类型？ cornerPoints 和 SURFPoints !

我需要从 SURF 和 Harris 生成的两个特征，作为以下输出:

我不知道这种组合是否可行，也不知道是否有任何想法可以从两者中获得匹配的特征。

其实我想检测这些特征，然后我想从帧中获取这些像素的位置，然后计算 X 和 Y 位置之间的差异。

我也不知道如何从 SURF 和 Harris 匹配中获取特征坐标位置？？

Answer 1

使用 detectHarrisFeatures和 detectSURFFeatures本质上返回一个结构，其中每个字段都包含有关在图像中检测到的兴趣点的相关信息。为了提供一个可重现的示例，让我们使用图像处理工具箱中的 cameraman.tif 图像。让我们也使用带有默认参数的两个特征检测框架:

>> im = imread('cameraman.tif');
>> harrisPoints = detectHarrisFeatures(im);
>> surfPoints = detectSURFFeatures(im);

当我们显示 harrisPoints 时，这就是我们得到的:

harrisPoints = 

  184x1 cornerPoints array with properties:

    Location: [184x2 single]
      Metric: [184x1 single]
       Count: 184

当我们显示 surfPoints 时，这就是我们得到的:

surfPoints = 

  180x1 SURFPoints array with properties:

              Scale: [180x1 single]
    SignOfLaplacian: [180x1 int8]
        Orientation: [180x1 single]
           Location: [180x2 single]
             Metric: [180x1 single]
              Count: 180

因此，harrisPoints 和 surfPoints 都有一个名为 Location 的字段，其中包含您想要的要素的空间坐标。这将是一个 N x 2 矩阵，其中每一行都为您提供一个特征点的位置。第一列是 x 或水平坐标，第二列是 y 或垂直坐标。原点在图像的左上角，向下移动时y坐标为正。

因此，如果您想将两个特征点组合在一起，访问两个对象的 Location 字段并将它们连接在一起成为一个矩阵:

>> Points = [harrisPoints.Location; surfPoints.Location];

Points 现在应该包含一个矩阵，其中每一行都为您提供一个特征点。

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我想做一个小小的说明，Harris 角点检测器只是一种兴趣点检测算法。提供给您的只是图像中有趣点的位置。 SURF 既是检测又是描述 框架，您不仅可以在其中获取兴趣点，还可以获得每个兴趣点的良好稳健描述，您可以使用该描述在其他兴趣点之间执行匹配图片。因此，如果您想将 Harris 和 SURF 结合在一起，那是不可能的，因为 Harris 不支持描述兴趣点。