SURF
Algorithmus zur Erkennung von Merkmalen in digitalen Bildern
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SURF (englisch, Speeded Up Robust Features, frei übersetzt: „Beschleunigte, robuste Merkmale“) ist ein im Jahr 2006 patentierter Algorithmus zur schnellen und robusten Erkennung von Bildmerkmalen für maschinelles Sehen.[1] Er wurde erstmals von Herbert Bay, Tinne Tuytelaars und Luc Van Gool beschrieben. SURF ersetzt die in SIFT verwendeten Gauß-Filter durch Mittelwertfilter, die durch die Verwendung von Integralbildern mit konstantem Zeitaufwand berechnet werden können.[2][3]
Implementierungen
- In der Programmbibliothek Dlib ist die Funktion get_surf_points(image) enthalten.[4]
- In der Programmbibliothek OpenCV sind unter opencv_contrib/modules/xfeatures2d/ unfreie Algorithmen wie SURF und SIFT im Quelltext vorhanden.[5] Dieses Modul gehört nicht zur Standardauslieferung.
Weblinks
- SURF on Github
- Homepage des SURF-Algorithmus
- Präsentation: GPU Accelerating Speeded-Up Robust Features (PDF-Datei; 4,22 MB)
- Alexandre Chariot, Renaud Keriven: GPU-boosted online image matching (PDF-Datei; 666 kB)