我正在使用 SURF 从图像中提取特征并将它们与其他特征匹配。我的问题是某些图像具有超过 20000 个特征,这会减慢与爬行的匹配速度。
有没有一种方法可以只从该集合中提取 n 个最重要的特征?
我尝试为图像计算 MSER,并且只使用这些区域内的特征。这让我在不影响匹配质量的情况下减少了 5% 到 40%,但这是不可靠的,仍然不够。
我还可以缩小图像的大小,但在某些情况下,这似乎会严重影响特征的质量。
SURF 提供了一些参数(粗麻布阈值、倍频程和每倍频程的层数),但我找不到任何关于更改这些参数将如何影响特征重要性的信息。