傅里叶描述子 matlab,matlab练习程序（BRIEF描述子）
BRIEF特征全称：Binary Robust Independent Elementary Features。是一种能够快速计算图像特征描述符的方法，同样能够降低特征匹配的时间。
算法计算步骤如下：
1.首先对一张图像计算其特征点，这里就用matlab自带的harris角点检测了，harris代码细节可以参考这一篇博客。
2.对图像进行高斯滤波，这里选用9*9矩阵，主要是为了去除随机噪点。
3.以特征点为中心，取SxS的邻域窗口。在窗口内随机选取一对(两个)点，比较二者像素的大小，进行如下二进制赋值。
其中，p(x)，p(y)分别是随机点x=(u1,v1),y=(u2,v2)的像素值。
4.选窗口内随机点对的策略有以下五种方法，推荐第二种：
对应的邻域随机点对图像如下(一条线段的两个端点是一对)：
5.最终就得到了多组二进制编码，后续匹配可以利用编码距离来确定特征点的相似度。
一定要注意的是后续匹配要选用相同的点对，所以这组点对是要保留的。
matlab代码如下：
clear all;
close all;
clc;
R = ; %特征邻域窗口直径
K = ; %高斯滤波半径
N = ; %特征位数
img=imread('lena.jpg');
imshow(img)
[h,w]=size(img);
p = detectHarrisFeatures(img); %系统自带的检测harris角点
p = p.Location;
p = p(p(:,)>R & p(:,)
p(:,)>R & p(:,)
H=fspecial('gaussian',[K K],); %高斯平滑
img=imfilter(img,H,'replicate');
s = normrnd(,R/,N,); %生成邻域中随机点对GII
figure; %显示一下
for i=:N
plot(s(i,:),s(i,:));
hold on;
end
tao = zeros(length(p),N);
for i=:length(p) %生成所有特征点的brief描述子
px = floor(p(i,:) + s(:,:)); %懒得插值提亚像素值了，直接最邻近
py = floor(p(i,:) + s(:,:));
for j=:N
if img(px(j,),px(j,)) < img(py(j,),py(j,))
tao(i,j) = ;
else
tao(i,j) = ;
end
end
img(floor(p(i,)),floor(p(i,))) = ;
end
figure; %显示harris角点
imshow(img,[])
figure; %显示一下描述子
imshow(tao,[])
结果如下：
原图：
Harris特征点：
邻域随机点对，这里使用GII：
BRIEF描述子，这里可视化了：
Brief描述子
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