Array ( [0] => 15552116 [id] => 15552116 [1] => cswiki [site] => cswiki [2] => SURF [uri] => SURF [3] => [img] => [4] => [day_avg] => [5] => [day_diff] => [6] => [day_last] => [7] => [day_prev_last] => [8] => [oai] => [9] => [is_good] => [10] => [object_type] => [11] => 0 [has_content] => 0 [12] => [oai_cs_optimisticky] => ) Array ( [0] => [[Soubor:druhe derivace gaussovek disk.png|thumb|Aproximovaná a diskretizovaná gausovská jádra druhých parciálních derivací, s kterými metoda SURF pracuje. Zde o velikosti 9×9.]] [1] => '''SURF''' ({{cizojazyčně|en|Speeded-Up Robust Features}}){{Citace periodika [2] => | příjmení = Bay [3] => | jméno = Herbert [4] => | příjmení2 = Ess [5] => | jméno2 = Andreas [6] => | příjmení3 = Tuytelaars [7] => | jméno3 = Tinne [8] => | spoluautoři = aj. [9] => | titul = Speeded-Up Robust Features (SURF) [10] => | periodikum = Computer Vision and Image Understanding [11] => | ročník = 110 [12] => | číslo = 3 [13] => | strany = 346–359 [14] => | rok = 2008 [15] => | issn = 1077-3142 [16] => | doi = 10.1016/j.cviu.2007.09.014 [17] => | url = ftp://ftp.vision.ee.ethz.ch/publications/articles/eth_biwi_00517.pdf [18] => }}{{Nedostupný zdroj}} je metoda, která dokáže popsat [[digitální obraz|obrázek]] pomocí deskriptorů. Jedná se novější obdobu metody [[Scale Invariant Feature Transform|SIFT]]. Popis pomocí deskriptorů vygenerovaných metodou SURF je [[invariant (matematika)|invariantní]] vůči [[rotace souřadnic|rotaci]] a vzdálenosti kamery od popisovaného objektu. [19] => [20] => Algoritmus SURF se využívá v mnoha aplikacích [[počítačové vidění|počítačového vidění]]. Je používán např. pro rekonstrukci 2D a 3D scén, klasifikaci obrázků a především pro rychlý popis obsahu obrázku. Míru podobnosti dvou obrázků lze měřit např. [[Eukleidovská norma|Eukleidovskou]] vzdáleností. [21] => [22] => Průběh metody SURF lze rozdělit na dvě fáze. V první fázi se hledají klíčové body obrázku, kterými mohou být rohy, skvrny nebo T-spoje. Druhou fází je výpočet deskriptoru z okolí klíčového bodu. [23] => [24] => == Určení klíčových bodů == [25] => SURF využívá pro detekci klíčových bodů [[integrální obraz]]. Pomocí integrálního obrazu je možné získat údaj o intenzitě oblasti obrázku v konstantním čase s potřebou znát jen krajní body oblasti. K detekci významných bodů v obraze se využívá detektoru založeného na výpočtu [[determinant|determinantu]] [[Hessova matice|Hessovy matice]]. V tomto případě má Hessova matice následující tvar: [26] => [27] => :H(\textbf{x},\sigma)= \left[ [28] => \begin{array}{cc} [29] => L_{xx}(\textbf{x},\sigma) & L_{xy}(\textbf{x},\sigma) \\ [30] => L_{xy}(\textbf{x},\sigma) & L_{yy}(\textbf{x},\sigma) [31] => \end{array} [32] => \right] [33] => [34] => [35] => Kde \textbf{x}\,\! představuje bod ve vstupním obraze I\,\! a L_{xx}(\textbf{x},\sigma) je [[konvoluce]] druhé [[derivace]] [[Gaussova funkce|Gaussovy funkce]] \frac{\partial^2}{\partial x^2}g(\sigma) se vstupním obrázkem I\,\!. [36] => [37] => == Reference == [38] => [39] => [40] => == Související články == [41] => * [[Scale Invariant Feature Transform|SIFT]] (Scale Invariant Feature Transform) [42] => [43] => == Externí odkazy == [44] => * [https://github.com/herbertbay/SURF SURF on Github] [45] => * http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/ – stránky na Computer Vision Laboratory, ETH [46] => [47] => {{Pahýl}} [48] => [49] => [[Kategorie:Zpracování obrazu]] [] => )
good wiki

SURF

Aproximovaná a diskretizovaná gausovská jádra druhých parciálních derivací, s kterými metoda SURF pracuje. Zde o velikosti 9×9.

More about us

About

Expert Team

Vivamus eget neque lacus. Pellentesque egauris ex.

Award winning agency

Lorem ipsum, dolor sit amet consectetur elitorceat .

10 Year Exp.

Pellen tesque eget, mauris lorem iupsum neque lacus.

You might be interested in

,'Scale Invariant Feature Transform','Soubor:druhe derivace gaussovek disk.png','digitální obraz','invariant (matematika)','rotace souřadnic','počítačové vidění','Eukleidovská norma','integrální obraz','determinant','Hessova matice','konvoluce','derivace'