图像线段检测与描述全面综述：分类体系、比较与挑战

图像线段是一种基础的低级视觉特征，勾勒出图像中物体与场景的笔直、细长且连续的部分。线段的检测与描述为众多视觉任务奠定基础。尽管许多研究致力于线段的检测与描述，但缺乏全面综述，阻碍了其进展。本研究通过全面回顾有关二维图像线段检测与描述的相关研究来填补空白，为研究者提供整体概览与深入理解。基于其机制，我们提出了线段检测与描述的两个分类体系，以介绍、分析和总结这些研究，便于研究者快速广泛地了解。我们分析和总结了现有方法的关键问题、核心思想、优缺点及其各类别的潜在应用，包括此前未知的发现。我们还提供了现有方法中的挑战及潜在解决思路，以启发研究者。此外，我们对一些最先进（state-of-the-art, SOTA）的线段检测与描述算法进行了无偏评估，评估代码将公开可用。理论分析结合实验结果，可指导研究者为其预期的视觉应用选择最佳方法。最后，本研究为潜在有趣的未来研究方向提供见解，以吸引更多研究者关注该领域。