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以下是对BRIEF、DAISY和Harris特征的提取时间、作者、特点及其特征检测算法步骤的详细介绍：BRIEF（Binary Robust Invari...

以下是对BRIEF、DAISY和Harris特征的提取时间、作者、特点及其特征检测算法步骤的详细介绍：BRIEF（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）特征提取时间与作者BRIEF特征是由Michael Calonder、Vincent Lepetit和Pascal Fua在2010年提出的一种局部图像特征描述符。特点BRIEF特征具有以下特点：高效性BRIEF特征的提取速度非常快，每秒可以检测并描述数百个关键点鲁棒性BRIEF特征对于图像的旋转、缩放、亮度变化等都有很好的稳定性简单性BRIEF特征的描述符是二进制的，这使得它在计算上非常高效且易于实现BRIEF特征检测算法步骤灰度图像极值检测首先，通过对比度敏感的Hessian矩阵来检测图像中的局部极值点，这些极值点被视为候选的关键点关键点定位然后，通过一个适应性阈值对候选关键点进行筛选，以确保仅保留强度较高且稳定的极值点作为关键点描述符生成对于每个关键点，在其周围选取一定数量的像素点并计算它们的灰度级差异。将这些差异以二进制形式组成一个描述符，即BRIEF特征特征匹配最后，通过比较两个图像的BRIEF特征来计算它们之间的相似性。通常使用简单的汉明距离来衡量两个特征之间的相似性DAISY（Descriptor of Appearance Fields）特征提取时间与作者DAISY特征是由Navier-Stokes流体动力学理论在计算机视觉领域的延伸，由Thomas Brox和Jorg Malik在2004年提出。特点DAISY特征具有以下特点：局部性DAISY特征是基于局部图像像素的梯度或强度信息进行描述的，这使得它能够捕捉到图像的局部结构信息方向性DAISY特征考虑了图像像素梯度的方向性信息，对于图像的旋转、缩放等变换具有一定的稳定性简洁性DAISY特征的计算并不复杂，因此在计算上具有高效性DAISY特征检测算法步骤梯度计算首先，对于每个像素点，计算其周围像素的梯度大小和方向构建区域然后，将图像分割成一系列小的连通区域，每个区域内的像素具有相似的视觉特性（如强度或颜色）计算特征对于每个区域，计算其所有像素梯度的平均值作为该区域的特征向量。将所有区域的特征向量连接起来，形成整个图像的DAISY特征特征匹配最后，通过比较两个图像的DAISY特征来计算它们之间的相似性。通常使用简单的欧氏距离来衡量两个特征之间的相似性Harris（Harris Corner Detection）特征提取时间与作者Harris角点检测方法由Chris Harris和Mike Stephens在1988年提出。特点Harris特征具有以下特点：角点检测Harris角点检测是一种有效的特征点提取方法，可以用于图像的角点检测和特征描述稳定性好Harris角点检测对于图像的平移、缩放、旋转等变换具有较好的稳定性简单易用Harris角点检测的计算相对简单，因此在实际应用中具有较高的实用价值Harris特征检测算法步骤计算像素梯度首先，对于每个像素点，计算其周围像素的梯度大小和方向。通常使用Sobel算子或Laplacian算子来计算梯度角点响应函数计算然后，使用Harris角点响应函数对每个像素点进行评价。Harris角点响应函数的公式为： 其中是像素点的邻域梯度矩阵，和分别表示矩阵的行列式和迹，是一个常数参数。该函数对角点处的响应较大**阈值处理和非极大值抑制