如何提取兩張不同角度拍攝的X射線照片的特征并匹配？對于從兩個不同角度拍攝的照片，可以使用特征提取來提取局部特征。圖像特征可分為全局特征和局部特征。由于全局特征難以處理圖像失真、遮擋、裁剪等情況，其應用

如何提取兩張不同角度拍攝的X射線照片的特征并匹配？

對于從兩個不同角度拍攝的照片，可以使用特征提取來提取局部特征。

圖像特征可分為全局特征和局部特征。由于全局特征難以處理圖像失真、遮擋、裁剪等情況，其應用受到很大限制。近年來，局部不變特征得到了廣泛的關注和迅速的發(fā)展。在大多數(shù)應用程序中，只使用一個局部特征。單個屬性的局部特征只能描述圖像的一個方面。提取局部特征的方法很多，可以形成多角度、更全面的圖像內容描述。

Sift、LBP和hog是三種典型的圖像局部特征提取方法，分別描述了圖像的斑點區(qū)域特征、局部紋理特征和局部形狀特征。該方法可用于不同角度X射線照片的特征提取。在提取圖像的多角度局部特征后，往往需要研究如何利用這些特征進行圖像間的相似性匹配，以滿足計算機視覺應用如目標識別和圖像檢索的需要?？梢钥紤]基于稀疏編碼的圖像相似性匹配算法，該算法具有較小的空間和時間開銷，能夠適應大規(guī)模圖像數(shù)據庫的實時處理要求。具體方法可以找資料，希望對你有所幫助。