SURF
Algorithmus zur Erkennung von Merkmalen in digitalen Bildern
SURF (englisch, Speeded Up Robust Features, frei übersetzt: „Beschleunigte, robuste Merkmale“) ist ein patentierter[1] Algorithmus zur schnellen und robusten Erkennung von Bildmerkmalen für maschinelles Sehen. Er wurde das erste Mal von Herbert Bay, Tinne Tuytelaars und Luc Van Gool beschrieben. SURF ersetzt die in SIFT verwendeten Gauß-Filter durch Mittelwertfilter, welche durch die Verwendung von Integralbildern mit konstantem Zeitaufwand berechnet werden können.[2][3]
Implementierungen Bearbeiten
- 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 Bearbeiten
- 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)
Einzelnachweise Bearbeiten
- ↑ US 2009238460. In: Espacenet - Bibliografische Daten. 24. September 2009, abgerufen am 13. Dezember 2018 (englisch).
- ↑ Herbert Bay, Tinne Tuytelaars and Luc Van Gool: SURF: Speeded Up Robust Features ( vom 19. März 2015 im Internet Archive) (PDF; 723 kB), Proceedings of the 9th European Conference on Computer Vision, Springer Verlag, 2006
- ↑ Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, and Luc Van Gool: Speeded-Up Robust Features (SURF). (PDF) ETH Zurich, Katholieke Universiteit Leuven, 10. September 2008, abgerufen am 13. Dezember 2018 (englisch).
- ↑ dlib C++ Library - surf_ex.cpp. Abgerufen am 8. Januar 2019 (englisch).
- ↑ opencv_contrib: Repository for OpenCV's extra modules. In: GitHub. OpenCV, 13. Dezember 2018, abgerufen am 13. Dezember 2018 (englisch).