图像匹配使用的局部对称性特征

我们目前的建筑场景，基于检测和代表当地对称性图像中提取局部特征的新技术。这些新功能的动机是当地的对称性，在不同尺度下的很多城市的形象，一个基本特征，也可能更具有不变性大外观变化比低级别功能如 SIFT 的事实。因此，我们将这些功能应用问题的挑战性成对的城市场景的照片。我们的特点基于本地双边和旋转对称性计算使用局部图像操作的简单的措施。这些措施用为特征检测和计算描述符。我们证明我们对具有挑战性的新数据集包含图像对参展的照明、 年龄和渲染风格的戏剧性变化范围的方法，表明我们的功能可以提高这一艰巨任务的匹配性能。

symfeat_code
clock.jpg
compile.m
demo.m
README
sd_build_image_pyramid2.m
sd_compute_symmetry_regions_dog.m
sd_defaults.m
sd_extract_descriptors2.m
sd_filter_features_scale2.m
sd_filter_regions_scale.m
sd_fspecial.m
sd_gradient.m
sd_imread.m
sd_imwrite_grayscale.m
sd_init.m
sd_is_too_edge_like.m
sd_laplacian_of_gaussian.m
sd_locate_features.m
sd_log.m
sd_logpolar_mapping.cpp
sd_naive_symdist.cpp
sd_naive_symdist.m
sd_nms_features2.m
sd_normalized_gradient_zitnick.m
sd_oriented_dog.m
sd_pointwise_image_variance.m
sd_read_keypoints.m
sd_set_zero_boundary.m
sd_show_keypoints.m
sd_subpixel_refine.m
sd_symd.m
sd_symg.m
sd_symg_compute_horz_vert_symmetry_regions.m
sd_symg_compute_symmetry_orient_fast_bins.m
sd_symg_generate_symmetry_features.m
sd_symg_locate_features_scale.m
sd_symi.m
sd_symmetry_score.m
sd_symscale_donut.m
sd_write_keypoints.m
thirdparty