基于彩色的SIFT特征点提取与匹配
sfit特征提取和匹配的具体步骤
sfit特征提取和匹配的具体步骤
SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取和匹配算法。
它能够在不同尺度和旋转下提取出稳定的特征点，并且对光照变化和噪声有一定的鲁棒性。
SIFT特征提取的具体步骤包括：
1. 尺度空间极值检测，在不同尺度下使用高斯差分函数来检测图像中的极值点，用来确定关键点的位置和尺度。
2. 关键点定位，通过对尺度空间的极值点进行精确定位，使用Hessian矩阵来确定关键点的位置和尺度。
3. 方向分配，对关键点周围的梯度方向进行统计，确定关键点的主方向，使得特征具有旋转不变性。
4. 关键点描述，以关键点为中心，划分周围的区域为小区块，计算每个区块内的梯度方向直方图，构建特征向量。
SIFT特征匹配的具体步骤包括：
1. 特征点匹配，使用特征向量的距离来进行特征点的匹配，通常使用欧氏距离或者近邻算法进行匹配。
2. 鲁棒性检验，对匹配点进行鲁棒性检验，例如RANSAC算法可以剔除错误匹配点，提高匹配的准确性。
3. 匹配结果筛选，根据匹配点的特征向量距离或一致性进行筛选，得到最终的匹配结果。
总的来说，SIFT特征提取和匹配的具体步骤包括特征点检测、定位、描述以及匹配过程。
这些步骤能够帮助我们在图像处理和计算机视觉中提取出稳定的特征并进行准确的匹配，从而实现目标识别、图像配准等应用。
基于特征点提取和匹配的点云配准算法
基于特征点提取和匹配的点云配准算法点云配准是指将多个点云数据组合成一个全局一致的点云模型的过程。
在点云数据的配准中，特征点提取和匹配是关键步骤之一、本文将介绍基于特征点提取和匹配的点云配准算法。
点云配准算法的目标是找到两个或多个点云之间的关系，以实现它们的对齐。
特征点提取是为了从点云数据中提取出具有代表性的特征点，以便进行后续的匹配操作。
特征点应具有独特性、具有代表性和稳定性。
常见的特征点提取方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（快速无误匹配）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
在点云数据中，特征点可以通过计算点的尺度、法向量、曲率等属性来提取。
特征点提取后，接下来需要进行匹配操作，即将两个或多个点云之间的相似特征点进行对应。
匹配是通过计算特征点之间的距离或相似性度量来实现的。
常见的匹配方法有最近邻匹配、迭代最近点匹配以及RANSAC （随机一致性采样算法）等。
最近邻匹配是指通过计算两个特征点之间的欧氏距离来找到最相似的特征点对。
迭代最近点匹配算法是利用最近邻匹配进行粗略的配准，然后通过迭代的方式逐步优化匹配精度。
RANSAC算法则是通过随机选择最小集合进行匹配，并通过模型评估函数来判断匹配的一致性。
在进行特征点提取和匹配的过程中，可能会出现误匹配或多重匹配的情况。
为了解决这个问题，可以引入一些筛选机制，例如剔除孤立的点、限制匹配距离和确定相似性阈值等。
总结而言，基于特征点提取和匹配的点云配准算法是点云配准的关键步骤之一、通过提取具有代表性的特征点，并进行匹配操作，可以找到两个或多个点云之间的对应关系，最终实现点云数据的配准。
在实际应用中，特征点提取和匹配算法可以配合其他配准算法使用，以提高点云数据的配准精度和效率。
基于SIFT特征的图像检索技术研究
然而，现有的基于SIFT特征的图像检索方法还存在一些挑战和问题，如特征 选择的不准确性和跨域性问题等。未来的研究可以针对这些问题展开深入探讨， 进一步提高图像检索的准确性和效率。此外，随着深度学习技术的快速发展，研 究者可以尝试将深度学习与基于SIFT特征的图像检索技术相结合，探索更有效的 图像特征表达和匹配方法。
1、图像特征提取
图像特征提取是图像检索的核心，它通过一定的算法从图像中提取出能够代 表图像内容的关键信息，如颜色、纹理、形状等。这些特征可以有效地描述图像 的内容和特征，为后续的图像比较和分析提供基础。常用的特征提取方法包括 SIFT、SURF、ORB等。
2、相似度比较
在提取出图像的特征之后，我们需要对这些特征进行比较，以确定两幅图像 的相似度。常用的相似度比较方法包括欧氏距离、余弦相似度、交叉相关等。这 些方法通过计算特征向量之间的距离或者相关系数，来评估两幅图像的相似程度。
3、检索算法
基于特征的图像检索技术中常用的检索算法包括基于内容的检索、基于神经 网络的检索和基于深度学习的检索等。其中，基于内容的检索通过比较查询图像 和库中图像的特征，找出最相似的图像；基于神经网络的检索通过训练神经网络 来学习图像特征和标签之间的关系，从而对新的图像进行分类和检索；基于深度 学习的检索通过构建深度神经网络模型，对图像进行深度特征提取和分类，从而 实现高精度的图像检索。
SIFT特征最早由David Lowe在1999年提出，具有尺度不变性、旋转不变性、 亮度不变性等优点。自提出以来，SIFT特征在计算机视觉领域得到了广泛应用， 包括目标识别、图像配准、图像检索等。在图像检索领域，SIFT特征可以有效地 表达图像的内容和特征，提高检索准确率。然而，现有的基于SIFT特征的图像检 索方法还存在一些问题，如特征选择不准确、匹配效率低等。
sift特征提取的几个主要步骤
sift特征提取的几个主要步骤SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种能够提取图像中的稳定、具有尺度不变性的特征点的算法，它广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。
SIFT特征提取主要有以下几个主要步骤：1. 尺度空间构建（Scale Space Pyramid）：SIFT算法首先通过使用不同尺度的高斯模糊函数对原始图像进行滤波，产生一系列图像金字塔，也称为尺度空间。
这是因为图像中的物体在不同尺度下具有不同的细节。
高斯金字塔的构建会产生一系列模糊程度不同的图像。
2. 特征点检测（Scale-Space Extrema Detection）：在尺度空间中，SIFT算法通过在每个尺度上对图像进行梯度计算，并寻找图像中的极值点来检测潜在的关键点。
这些关键点通常是在空间和尺度上稳定的，它们能够在不同尺度和旋转下保持一定的不变性。
3. 关键点定位（Keypoint Localization）：为了更准确地定位关键点，SIFT算法通过使用DoG（Difference of Gaussians）图像金字塔来检测潜在的关键点位置。
DoG图像是通过对高斯图像金字塔的相邻尺度进行相减得到的。
对DoG图像进行极值点检测可以找到潜在的关键点。
4. 关键点方向确定（Orientation Assignment）：在确定了潜在的关键点位置后，SIFT算法会对每个关键点周围的领域计算梯度幅度和方向。
然后，使用梯度直方图来确定关键点的主要方向。
这样做能够使得后续的特征描述过程对旋转更具有鲁棒性。
5. 特征描述（Feature Description）：在关键点方向确定后，SIFT算法会在每个关键点周围的邻域中构建一个针对尺度和旋转不变性的局部特征描述符。
这个描述符是由关键点周围的梯度直方图组成的，梯度直方图反映了关键点周围的图像局部特征。
6. 特征匹配（Feature Matching）：在特征描述生成后，可以使用一些匹配算法来比较两个图像之间的特征点，找到两个图像中相对应的关键点对。
图像处理中的特征提取和匹配算法
图像处理中的特征提取和匹配算法图像处理在日益热门的人工智能技术中扮演着一种重要的角色。
在图像处理中，特征提取和匹配算法是两个至关重要的步骤。
特征提取是通过分析图像的局部特点来创建描述图像内容的向量，而匹配是将不同图像的特征或特征向量进行比较，以确定它们是否相似。
本文将介绍几种常用的特征提取和匹配算法。
一、特征提取算法1.尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种特征提取算法，它能够从不同的尺度和方向上提取图像的局部特征。
这种算法在检索和匹配图像中特别有用。
SIFT算法的基本思想是通过高斯差分算子得到一组尺度空间图像，通过高斯图像之间的差异来确定关键点，然后计算每个关键点的局部梯度的幅值和方向，最后形成一个基于梯度方向的特征描述符。
2.速度增强型稀疏编码（SLEEC）SLEEC是一种新型的高效特征提取算法。
与其他算法不同的是，SLEEC只需扫描一次训练数据即可获得最具代表性的特征。
该算法通过运用具有多个分辨率的降采样、随机稀疏和加速度分析三种技术提取特征，从而实现了比其他算法更高的准确性和速度。
二、特征匹配算法1.暴力匹配算法暴力匹配算法是一种基本的匹配算法，它实现了图像特征之间的精确匹配。
该算法通过比较两个图像之间的每个可能的匹配，来确定匹配的好坏。
虽然该算法的准确性很高，但是它非常耗时，因此只适用于小图像匹配。
2.基于Flann树的匹配算法基于Flann树的匹配算法通过对特征向量进行一系列分割和聚类，以快速找到大量数据中的相似匹配。
该算法不仅适用于大规模数据集，而且具有高效和稳定性。
3.随机抽样一致性算法（RANSAC）随机抽样一致性算法是一种常见的特征匹配算法。
该算法通过随机采样一对点来确定匹配，在这个过程中，通过迭代重复采样和检测结果，不断提高匹配模型的准确度。
结论：在图像处理和计算机视觉中，特征提取和匹配是核心算法。
不同的特征提取和匹配算法适用于不同的应用场合。
在实际应用中，为了达到对图像的快速识别和匹配，我们需要根据具体的需求，选择合适的特征提取和匹配算法。
基于SIFT特征提取与Delaunay三角网格剖分算法在图像匹配中的研究
（ ２ － ４ ）
其 中Ｇ（ ｘ ， ， 盯 ） 是 尺度 可变高斯 函数 ，
Ｏ （ ｘ ， ） ＝ｔ ａ ｎ 。 。 （ （ （ 三 （ ， Ｙ＋１ ） 一Ｌ （ ｘ ， 一 １ ） ） ／ （ 工（ ＋１ ， －Ｌ （ ｘ 一１ ， ） ） ）（ ２ ・ ５ ）
数Ｇ （ ｘ ， Ｙ ， ） 和 图像 ｌ （ ｘ ， ｙ ） 。 则可 以得到 ：
Ｌ （ ｘ ， ｙ ， ） ＝Ｇ（ ｘ ， ， ） ｝ ｌ （ ｘ ， ） （ ２ －１ ）
ｅ ｒ （ ｘ ， ＝ √ （ 三 （ ＋ Ｌ ） 一 Ｌ （ ｘ 一 １ ， ） ＋ （ 己 ， 十 １ ） 一 Ｌ （ ｘ ， Ｙ — １ ） ）
准， 对 于 图像 配准 ， 通常情 况下对 待 匹配 图像重 叠部分 的一 致性 求 解 出图像 的投影变 换 。 目前 针对遥感 图像 的配准 方法 ， 一般分 为基 于特 征点 的配 准法 ， 基于 变换 域的配 准法 。 ｌ 以及基于 灰度
的配 准法 。
≤
图２ ． ２ ＤＯＧ 尺 度 空 间局 部 极 值 检 测
＝
有点存入一个点集。 （ ２ ） 利用Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ Ｊ ｇ 法提取特征点。 （ ３ 用三角构 网 最大化最小角以及 空圆特 性对 特征 点进行三角 网格剖分提出不符 （ ４ ） 将得到的ｎ 个点构成一个点集 ， 利用输 出的 ３ 在用Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ算法 提取 特征 点过 程 中 ， 要 把每 一个特 征 采样点 合构网法则的点。 与其 相邻 点 做 比较 ， 判 断其 与尺度 域相 邻 点的 大小 。 如 图２ ． ２ 所 下转第 １ ５ ５ 页
（ ， ） 是空间坐标 ， 是尺 度坐标 。
我们把一个面剖开成一块块碎片 ， 要求满足下面 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ算法最根 本的思想是 用各个尺 度的高斯差分 核与 图像 基本 的研究方法。 条件 ： （ １ ） 每块碎 片都是一个三 角形 ， （ ２ ） 面上任何 两个这样 的三 角 ｌ （ ｘ ， ） 卷积 。 形 ， 要么 不相 交， 要么恰好相 交于一条公共边且不能 同时交两条 或 Ｄ（ ｘ ， Ｙ ， ） ＝（ Ｇ（ ｘ ， Ｙ ， 七 ） 一Ｇ（ ｘ ， Ｙ ， 仃 ） ） ｌ （ ｘ ， ） 两条 以上 的边 。 Ｌ （ ｘ ， Ｙ ， 七 ） 一Ｌ （ ｘ ， Ｙ ， ） 、 厶 Ｄｅ ｌ ａ ｕ ｎａ ｙ三角剖 分算 法相对 来 的说 较 多 ， 本文 采用Ｍ ａ ｔ 其 中 为 常数 。 ｌ ａ ｂ ２ ０ ０ ８ 封装的Ｄ ｅ ｌ ａ ｕ ｎ ａ ｙ 三角剖分算法 ， 构网 目的是为 了精 简特 征
基于特征点提取和匹配的点云配准算法
基于特征点提取和匹配的点云配准算法点云配准是将多个点云数据进行对齐，使之在同一个坐标系下重叠的过程。
它在三维重建、环境建模和机器人导航等领域中具有广泛的应用。
其中一种常用的点云配准算法是基于特征点提取和匹配的方法。
本文将详细介绍基于特征点提取和匹配的点云配准算法。
点云配准的目标是找到两个或多个点云之间的对应关系，使得它们在同一个坐标系下重叠。
特征点提取和匹配是点云配准的核心步骤。
特征点提取主要通过寻找点云中的关键点，这些关键点通常具有较好的稳定性和唯一性，可以被用作点云的特征描述符。
目前常用的特征点提取算法包括SIFT、SURF和ORB等。
这些算法在图像领域中得到了广泛应用，而在点云领域中也有相应的变种。
这些算法通常通过计算点云的法向量、曲率和几何属性等，来提取点云的特征点。
特征点匹配是将两个点云中的特征点进行对应的过程。
匹配过程中常采用诸如最近邻或KD树等数据结构，以在特征空间中找到最相似的特征点。
匹配算法的性能主要取决于特征描述符的选择和匹配准确度的评估。
在点云匹配中常用的评估方法包括特征向量法、三角法和ICP（Iterative Closest Point）等。
首先，对输入的点云进行特征点提取。
这里可以使用上述提到的SIFT、SURF和ORB等算法。
特征点提取后，可以计算每个点的特征描述符，以提高匹配精度。
接下来，对提取得到的特征点进行匹配。
可以使用最近邻或KD树等算法，在特征空间中找到最相似的特征点。
匹配的结果可以用相似度矩阵表示。
然后，根据匹配结果，通过配准转换将一个点云对齐到另一个点云。
常用的配准转换包括刚体变换、仿射变换和非刚体变换等。
这里可以使用ICP算法来进行刚体变换的估计。
最后，根据配准的结果，可以将两个点云融合成一个单一的点云，或者对其进行后续的处理和分析。
需要注意的是，在点云配准中，由于噪声、遮挡和镜面反射等因素的存在，匹配精度可能会受到一定的影响。
因此，需要考虑一些加权和筛选机制，以提高点云配准的精度和鲁棒性。
基于特征的匹配方法
基于特征的匹配方法特征点提取是基于特征的匹配方法的第一步。
特征点通常是图像中具有显著性的点，如角点、斑点等。
一般来说，特征点应该在图像变形、缩放、旋转等情况下有较好的稳定性。
常用的特征点提取算法包括Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等。
特征点描述是基于特征的匹配方法的第二步。
特征点描述是指将特征点的周围区域转化为一个向量或描述子，以便进行后续的分类和匹配。
特征点描述算法通常使用邻域像素的亮度、梯度、颜色等信息来表示特征点，以保证其唯一性和可区分性。
例如，SIFT算法通过将特征点周围区域分解为不同方向和尺度的梯度直方图来进行描述。
特征点匹配是基于特征的匹配方法的最后一步。
特征点匹配的目标是在不同图像中寻找相似的特征点。
经典的特征点匹配算法包括基于欧氏距离的最近邻匹配、基于鲁棒估计的RANSAC（随机一致性算法）等。
最近邻匹配算法通过计算描述子之间的距离，并选择最近邻特征点作为匹配点。
RANSAC算法则通过随机采样和模型评估的迭代过程来找到最佳的匹配。
基于特征的匹配方法的优点是可以在不同图像之间进行局部匹配，而不需要对整个图像进行处理。
这使得特征点匹配算法具有较强的鲁棒性和计算效率。
此外，基于特征的匹配方法还可以处理图像的平移、旋转、缩放等变换，对于遮挡、光照变化等情况也具有一定的鲁棒性。
然而，基于特征的匹配方法也存在一些挑战。
首先，特征点的选择和描述是一个复杂的任务，需要设计合适的算法来提取和描述特征。
其次，特征点匹配算法容易受到噪声、遮挡、光照变化等因素的影响，从而导致误匹配。
此外，在处理大规模图像数据时，特征点匹配算法的计算效率也面临一定的挑战。
总体来说，基于特征的匹配方法是一种成熟且有效的计算机视觉技术。
通过合理的特征点提取、描述和匹配算法，可以实现不同图像之间的匹配和识别，为图像处理和计算机视觉应用提供了重要的工具。
SIFT特征提取算法
SIFT特征提取算法SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征提取算法是一种用于图像的局部特征分析的算法。
它能够提取出图像中的关键点，并对这些关键点进行描述，从而可以用于图像匹配、物体识别等应用领域。
本文将详细介绍SIFT算法的原理和过程。
1.尺度空间构建SIFT算法首先通过使用高斯滤波器来构建图像的尺度空间，以便在不同尺度下检测关键点。
高斯滤波器可以通过一系列的高斯卷积操作实现，每次卷积之后对图像进行下采样（降低分辨率），得到不同尺度的图像。
2.关键点检测在尺度空间构建完成后，SIFT算法使用差分运算来检测关键点。
差分运算可以通过对图像进行高斯平滑操作来实现，然后计算相邻尺度之间的差分图像。
对差分图像进行极值检测，即寻找局部最大和最小值的像素点，这些像素点就是图像中的关键点。
3.关键点精确定位关键点的精确定位是通过拟合关键点周围的局部图像来实现的。
SIFT算法使用了一种高度鲁棒的方法，即利用关键点周围梯度的方向和大小来进行拟合。
具体来说，SIFT算法在关键点周围计算图像的梯度幅值和方向，并构建梯度直方图。
然后通过在梯度直方图中寻找局部极值来确定关键点的方向。
4.关键点描述关键点的描述是为了提取关键点周围的特征向量，用于后续的匹配和识别。
SIFT算法使用了一种局部特征描述算法，即将关键点周围的图像区域划分为小的子区域，并计算每个子区域的梯度方向直方图。
然后将这些直方图组合起来，构成一个维度较高的特征向量。
5.特征向量匹配在完成关键点描述之后，SIFT算法使用一种近似的最近邻方法来进行特征向量的匹配。
具体来说，使用KD树或者暴力匹配的方法来寻找两幅图像中最相似的特征向量。
通过计算特征向量之间的距离，可以找到最相似的匹配对。
6.尺度不变性SIFT算法具有尺度不变性的特点，即对于图像的缩放、旋转和视角变化等变换具有较好的鲁棒性。
这是因为在特征提取的过程中，SIFT算法对图像进行了多尺度的分析，并利用了关键点周围的梯度信息进行描述。
基于SIFT特征点的图像匹配算法
基于SIFT特征点的图像匹配算法作者：高峰, 魏少华, 王学通来源：《现代电子技术》2010年第18期摘要:SIFT特征点是图像的一种尺度不变局部特征点。
首先给出了尺度空间的生成方法;接下来给出了SIFT特征点的提取步骤和精确定位方法,基于特征点邻域像素的梯度和方向生成了关键点的描述向量;最后根据特征向量给出了匹配方法,提取了SIFT特征点,并将其应用于图像匹配。
实验结果说明,使用SIFT特征点可以有效实现图像匹配。
关键词:SIFT算法; 图像匹配; 尺度空间; 高斯核中图分类号:TN919-34;TP391.4 文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)18-0101-03Image Matching Algorithm Based on SIFT Feature PointGAO Feng1, WEI Shao-hua1, WANG Xue-tong2(1. North Institute of Information Engineering, Xi’an Technological University, Xi’an 710025, China;2. School of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China)Abstract: SIFT feature point is a kind of feature which is invariant to scale. Method for generation scale space of image is presented, then steps for picking up sift key point are provided. Vectors for describing key point are generated based on the gradient magnitude and orientation of pixels neighboring to the key point. Matching algorithm is presented based on vectors. The experiment shows that it is efficient for image matching.Keywords: SIFT algorithm; image matching; scale space; Gaussian kernel0 引言图像匹配技术是图像处理和计算机视觉领域的一项重要技术。
医学图像配准中基于特征点的算法的使用方法与匹配精度分析
医学图像配准中基于特征点的算法的使用方法与匹配精度分析医学图像配准是医学影像处理中的一项重要任务，它将多个不同时间或不同成像设备获取的医学图像进行对齐和融合，提供给医生更准确的诊断和治疗指导。
基于特征点的算法是医学图像配准中常用的一种方法，通过寻找匹配的特征点对实现图像的对准。
本文将介绍基于特征点的算法的使用方法，并对其匹配精度进行分析。
一、基于特征点的算法使用方法：1. 特征点提取：基于特征点的算法首先要从医学图像中提取出具有区分度和稳定性的特征点。
常用的特征点提取方法包括Harris角点检测、SIFT、SURF等。
选择适合的特征点提取算法根据应用场景和数据特点进行选择。
2. 特征描述：提取到的特征点需要进行描述，以便进行匹配。
常用的特征描述算法包括SIFT描述符、SURF描述符、Haar小波等。
这些描述算法能够将特征点的局部特征抽取出来，并表示为一个向量。
3. 特征点匹配：特征点的匹配是整个算法的核心步骤，通过在多个图像中匹配特征点对实现图像的对准。
常用的特征点匹配算法包括基于最近邻的匹配、RANSAC算法等。
在进行特征点匹配时，需要考虑到匹配的唯一性和稳定性，剔除错误匹配。
4. 配准变换：通过对匹配的特征点进行配准变换，实现不同图像的对齐。
常用的配准变换包括仿射变换、透视变换等。
根据实际情况选择合适的变换模型。
二、匹配精度分析：匹配精度是评价医学图像配准算法性能的指标之一，它反映了算法对医学图像进行对齐的准确程度。
匹配精度的计算方法主要基于特征点的配准误差。
1. 平均误差：平均误差是匹配精度的一个重要指标，它反映了匹配后的特征点对之间的平均距离。
平均误差越小，表明匹配的特征点对越准确。
2. 标准差：标准差是匹配精度的另一个指标，它衡量了匹配后的特征点对的分布情况。
标准差越小，表明匹配的特征点对越稳定。
3. 匹配正确率：匹配正确率是匹配精度的一种度量方式，它反映了匹配的特征点对中与实际情况相符的比例。
基于SIFT_特征点提取的ICP_配准算法
１ 传统 ＩＣＰ 算法机理和特性分析
传统 ＩＣＰ 算法机理框图如图 １ 所示ꎮ 通过分
抽样一致性算法ꎬ随机选择四对局内点进行多次
析源点云与目标点云之间的对应关系ꎬ求解最优
迭代ꎬ计算出最佳变换矩阵ꎬ该方法具有较好的鲁
刚体变换矩阵ꎬ 使用该矩阵更新源点云的位置ꎮ
棒性ꎬ能够处理含有异常值的点云数据ꎬ但耗时较
为最优刚体变换矩阵中的旋转矩阵和平移矩阵ꎮ
令 Ｒｋ ＝ Ｒ(ｑ Ｒｋ )ꎬＲ 表示矩阵旋转操作ꎬｔ ｋ ＝ ｑ ｔｋ ꎮ
３) 求得最优 Ｒ ｋ 和 ｔ ｋ ꎬ按照 Ｓ ｋ ＋ １ ＝ Ｒ ｋ Ｓ０ ＋ ｔ ｋ 更
新位置ꎬＳ０ 表示初次迭代的源点云集ꎮ 计算距离
均方误差值 ｄ ｋ ꎬ计算式为
ｄｋ ＝
１
∑ ‖ｘ ｉꎬｋ － Ｓ ｉꎬｋ ＋１ ‖２
Ｎ ｉ ＝１
Ｎ
(１)
式中:Ｓ ｉꎬｋ ＋１ 和 ｘ ｉꎬｋ 分别为源点云集和对应点集合
中的第 ｉ 个点ꎻＮ 为对应点个数ꎮ
沈 阳 理 工 大 学 学 报
５０
图 １
第 ４３ 卷
传统 ＩＣＰ 算法机理框图
Ｆｉｇ. １ Ｂｌｏｃｋ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ＩＣＰ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎꎻ ｔｈｅ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍꎻ ｓｃａｌｅ ｉｎｖａｒｉａｎｔ ｆｅａｔｕｒｅ
ｔｒａｎｓｆｏｒｍꎻｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔｓꎻｆａｓｔ ｐｏｉｎｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ
点云配准通常分为两个步骤:初始配准和精
基于SITF特征提取的加速匹配方法
基于SITF特征提取的加速匹配方法摘要：SIFT算法是目前应用最广泛的特征点提取匹配算法，该算法具有尺度不变性，旋转不变性和一定的光照不变性。
但SIFT算法复杂度较高，而且图像匹配时间较慢，在较大形变和光照变化下易出现匹配不准确。
针对上述问题，提出极值分类匹配算法，将特征点分为极大特征点和极小特征点两类，进行分类匹配，并利用扩散过程来代替欧式距离计算特征点之间的距离。
本文方法不仅降低了时间复杂度，提高匹配速度，而且对图像形变和光照变化更具鲁棒性。
关键字：SIFT算法；图像匹配；特征分类；扩散距离0 引言图像匹配是图像预处理的基本任务，是图像拼接校正和图像融合最基本的步骤之一。
现已广泛应用于计算机视觉，包括目标识别与检测，遥感信息处理，医学图像处理以及三维场景重建等领域[1-3]。
近年来围绕图像匹配提出很多方法，主要可以分为三类，基于灰度的图像匹配方法、基于变换域的图像匹配方法和基于特征的图像匹配算法。
基于特征的匹配算法较其他两种方法而言计算量小，可靠性高，适应性强。
目前最流行的特征提取算法是2004年，David G.Lowe提出的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，该算法实现了图像在模糊，旋转，缩放，光照变化等情况下的配准[4]。
与其他算法相比，SIFT在特征点提取和配准方面具有最优的鲁棒性，但其算法效率并不最优。
许多研究者对SIFT做了优化和改进，包括Yanke等人提出PCA-SIFT算法[5]，Bay等人提出的SURF算法[6]，Morel等提出了Affine-SIFT(ASIFT)算法[7]，这些改进算法在运算速度方面优于原算法，但匹配精度不高。
本文在SIFT算法基础上提出一种极值分类匹配算法。
用SIFT 算法提取两幅图像的特征点，把特征点分为极大特征点和极小特征点两类，再使用扩散距离[8]代替欧氏距离确定候选匹配点。
1 SIFT特征提取与匹配1.1特征点提取一个图像的尺度空间定义为变化尺度的高斯函数与原图像的卷积，形成高斯金字塔，通过对两个相邻高斯尺度空间的图像相减，得到DoG(高斯差分金字塔)的响应值图像其中，（表示高斯卷积核，表示两相邻尺度空间倍数的常数）。
sift特征提取原理
sift特征提取原理
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征提取算法是一种在计算机视觉中常用的特征提取方法。
它能够在图像中提取出具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性的特征点。
SIFT特征提取的主要步骤如下：
1. 尺度空间极值点检测：通过高斯差分金字塔的方法，检测图像在不同尺度上的极值点，找到图像中的关键点。
2. 关键点定位：对尺度空间极值点进行精确定位，使用尺度空间的极值点和周围像素的梯度信息，计算关键点的位置和尺度。
3. 方向分配：为每个关键点分配一个主方向，使得关键点具有旋转不变性。
通过计算关键点周围的梯度方向直方图来确定主方向。
4. 关键点描述：使用关键点周围的局部图像块，根据主方向将关键点附近的图像数据进行归一化处理，并得到一个128维的描述子。
5. 特征点匹配：通过计算两幅图像中的特征点的相似度，进行特征点的匹配，从而找到两幅图像的对应点。
SIFT特征提取的原理主要基于尺度空间和梯度信息。
通过多
尺度的高斯模糊操作，可以提取出图像中不同尺度下的特征点，使得算法对于目标物体的尺度变化具有不变性。
而通过计算图
像的梯度信息，可以得到图像中的边缘信息，进一步提取出具有边缘特征的关键点。
同时，SIFT算法还利用图像的局部特征来描述关键点，使得算法对于图像的旋转和光照变化也具有一定的不变性。
总而言之，SIFT特征提取算法是一种基于尺度空间和梯度信息的特征提取方法，能够提取出具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性的特征点，对于图像匹配、物体识别等计算机视觉任务具有广泛应用。
python利用opencv实现SIFT特征提取与匹配
python利⽤opencv实现SIFT特征提取与匹配本⽂实例为⼤家分享了利⽤opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下1、SIFT1.1、sift的定义SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是⽤于图像处理领域的⼀种描述。
这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是⼀种局部特征描述⼦。
1.2、sift算法介绍SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善。
SIFT在数字图像的特征描述⽅⾯当之⽆愧可称之为最红最⽕的⼀种，许多⼈对SIFT进⾏了改进，诞⽣了SIFT的⼀系列变种。
SIFT已经申请了专利（所以现在opencv使⽤这个算法，需要低的版本）。
SIFT特征是基于物体上的⼀些局部外观的兴趣点⽽与影像的⼤⼩和旋转⽆关。
对于光线、噪声、微视⾓改变的容忍度也相当⾼。
基于这些特性，它们是⾼度显著⽽且相对容易撷取，在母数庞⼤的特征数据库中，很容易辨识物体⽽且鲜有误认。
使⽤SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当⾼，甚⾄只需要3个以上的SIFT物体特征就⾜以计算出位置与⽅位。
在现今的电脑硬件速度下和⼩型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。
SIFT特征的信息量⼤，适合在海量数据库中快速准确匹配。
SIFT算法具有如下⼀些特点：1）SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视⾓变化、仿射变换、噪声也保持⼀定程度的稳定性；2）区分性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适⽤于在海量特征数据库中进⾏快速、准确的匹配；3）多量性，即使少数的⼏个物体也可以产⽣⼤量的SIFT特征向量；4）⾼速性，经优化的SIFT匹配算法甚⾄可以达到实时的要求；5）可扩展性，可以很⽅便的与其他形式的特征向量进⾏联合。
1.3、特征检测SIFT特征检测主要包括以下4个基本步骤：1）尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。
SIFT特征提取算法
SIFT特征提取算法SIFT特征提取算法（Scale-Invariant Feature Transform）是一种计算机视觉领域广泛应用的特征提取算法，它具有尺度不变性和旋转不变性的特点，能够在图像中鲁棒地提取出关键点，并生成与这些关键点相关的描述子，以实现图像特征的匹配和识别。
SIFT特征提取算法包含以下几个重要的步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向确定、关键点描述子生成等。
首先，SIFT特征提取算法从一幅图像中构建尺度空间。
为了实现尺度不变性，SIFT算法利用高斯金字塔模拟不同尺度下的图像，通过对图像进行多次高斯模糊操作得到一系列尺度不同的图像。
然后，通过对这些图像进行差分运算，得到一组差分图像用于尺度空间极值检测。
接下来，SIFT算法从尺度空间极值检测结果中选取稳定的关键点。
在差分图像中，极值点表示着尺度空间中的局部最大值或最小值，这些极值点对应着图像中的关键点。
为了保证关键点的稳定性，SIFT算法会过滤掉一些不稳定的候选关键点，例如低对比度的关键点和边缘响应较大的关键点。
然后，对于选取的关键点，SIFT算法会计算它们的主方向。
利用关键点附近的梯度直方图，SIFT算法可以确定关键点的方向。
这个主方向可以提高后续描述子生成的旋转不变性。
最后，SIFT算法根据关键点的位置和主方向生成关键点的描述子。
在关键点周围的邻域内，SIFT算法通过计算邻域内像素的梯度幅值和方向，生成一个特征向量来描述关键点的外观特征。
这个特征向量被称为SIFT特征描述子，通常是一个128维的向量。
为了保证描述子的不变性，SIFT算法对特征向量进行了归一化和方向旋转等处理。
总结来说，SIFT特征提取算法通过尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向确定和关键点描述子生成等步骤，能够从图像中提取出具有尺度不变性和旋转不变性的关键点和描述子。
SIFT特征提取算法在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如图像匹配、物体识别和三维重建等任务中都能够发挥重要作用。
基于特征点提取和匹配的点云配准算法
基于特征点提取和匹配的点云配准算法点云配准是将多个点云数据进行变换和对齐的过程，通常用于三维重建、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、机器人导航等应用领域。
基于特征点提取和匹配的点云配准算法是一种常用的点云配准方法，其主要步骤包括特征点提取、特征描述、特征匹配、姿态估计和变换求解等。
首先，需要从每个输入点云中提取特征点。
特征点是具有较好区分度和稳定性的点，可以用来描述点云的局部特征。
目前常用的特征点提取算法包括SIFT（Scale-invariant Feature Transform）、ISS（Intrinsic Shape Signatures）、NARF（Normal Aligned Radial Features）等。
这些算法通过局部表面曲率、顶点法线或表面切片等几何属性来检测特征点。
接下来，对于每个特征点，需要计算其特征描述子。
特征描述子是一种能够对特征点进行准确描述和表示的向量表示。
常见的特征描述算法包括FPFH（Fast Point Feature Histograms）、SHOT（Signature of Histograms of OrienTations）等。
这些算法通过计算特征点周围的局部几何属性，如法线方向、曲率等，来构建特征描述子。
然后，对于两个点云，需要进行特征点之间的匹配。
特征匹配是将两个点云中的相似特征点进行对应的过程，通常是通过计算特征描述子之间的距离来完成的。
常用的匹配算法有最近邻、KD树等。
通过匹配得到的相似特征点对可以用于后续的配准过程。
在特征点匹配之后，通过求解两组对应点之间的变换关系，可以得到点云的刚体变换（Rotation and Translation）。
常用的姿态估计算法有最小二乘法、RANSAC（Random Sample Consensus）等。
这些算法通过最小化匹配点对之间的误差，找到最好的刚体变换参数。
特征点匹配——SIFT算法详解
特征点匹配——SIFT算法详解SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于在图像中寻找关键点并进行匹配的算法。
该算法由David Lowe在1999年发布，并且一直被广泛应用于计算机视觉领域。
SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，可以在不同的图像尺度和旋转角度下进行特征点的匹配。
SIFT算法的主要步骤包括关键点检测、关键点描述和特征点匹配。
关键点检测：在一张图像中，关键点通常是指存在于不同尺度和方向上的局部最大值或局部最小值。
SIFT使用高斯差分金字塔来检测关键点。
首先，通过对原始图像进行高斯模糊，创建一个金字塔，然后在每一组金字塔中计算高斯差分图像。
接着，通过比较每个像素周围的8个像素和自身像素的差值，找到局部极值点。
最后，使用尺度空间极大值抑制来进一步过滤出稳定的关键点。
关键点描述：在关键点检测后，需要对每个关键点进行描述。
SIFT使用局部图像梯度的直方图来描述关键点。
首先，在每个关键点周围的16x16像素块上计算梯度的幅值和方向。
然后将这个块分成16个4x4的子块，并在每个子块上计算一个8方向的直方图。
最后，将这些直方图连接起来形成一个128维的向量，用来表示该关键点。
在对两幅图像提取出关键点并进行描述后，需要对这些特征点进行匹配。
SIFT使用欧式距离来计算特征向量之间的相似性。
对于每个特征点，将其描述子与另一幅图像中的所有描述子进行比较，选择最佳匹配的特征点对。
SIFT算法在匹配过程中还引入了RANSAC算法来排除错误的匹配。
RANSAC（Random Sample Consensus）是一种迭代的鲁棒性估计方法，可以通过随机选择一个小子集来估计模型参数，并通过计算剩余误差和阈值来确定最终的模型。
总结一下，SIFT算法通过关键点检测、关键点描述和特征点匹配三个步骤来实现对图像中的特征点进行匹配。
该算法具有尺度不变性和旋转不变性，可以在不同的图像尺度和旋转角度下进行特征点的匹配。
SIFT特征点提取与匹配算法
SIFT 特征点匹配算法基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）；② 精确关键点定位（Keypoint localization ）③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ）④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ）⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ）1.1 尺度空间极值检测特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。
因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。
要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。
Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。
因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即：),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221),,(σπσσy x e y x G +-=在实际应用中，为了能相对高效地计算出关键点的位置，建议使用的是差分高斯函数（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。
其定义如下：),,(),,(),()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2）如上式，D 即是两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。
图 1.1图1.1所展示的是建立DOG 的一种实用的方法。
基于颜色直方图与SIFT多层次图像匹配检测(全文)
基于颜色直方图与SIFT多层次图像匹配检测1引言在机器识别事物的过程中,常需将已知图像与陌生图像的全部或部分在空间上对准,根据已知模式的图像在一幅陌生图像中寻找对应该模式的子图像,这一过程就是匹配。
我们将已知图像或已知模式的图像称作模板,在陌生图像中可能与它对应的子图称作该模板的匹配子图像。
图像匹配在近几十年来一直是人们研究的热点和难点,它是在变换空间中寻找一种或多种变换,使来自不同时间、不同传感器或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像在空间上一致,目前已经应用于许多领域。
在现实世界应用中,图像匹配检测面临着光照,视角等变化,局部遮挡,背景复杂与运算量巨大等挑战。
图像匹配的方法很多。
一般分为两大类。
一类是基于灰度匹配的方法,另一类是基于特征匹配的方法。
(1) 基于灰度匹配的方法。
也称作相关匹配算法,用空间二维滑动模板进行图像匹配,不同算法的区别主要体现在模板及相关准则的选择方面。
基于灰度相关匹配能够获得较高的定位精度,但是它的运算量大.难以达到实时性要求。
而且,在模板图像与待匹配图像之间存在光照、视角变化、局部遮挡时,基于灰度的匹配方法往往无法取得理想的匹配效果。
(2) 基于特征匹配的方法。
首先在原始图像中提取特征,然后再建立两幅图像之间特征的匹配对应关系。
常用的特征匹配基元包括点、线、区域等显著特征。
图像特征相比象素点数量上少得多,特征间的匹配度量随位置变化尖锐,容易找出准确的匹配位置,特征提取能大大减少噪声影响,对灰度变化、形变和遮挡有较强的适应力。
是图像匹配的主流进展方向。
针对图像匹配的特点,本文提出了一种基于彩色图像颜色直方图特征与SIFT关键点特征的多层次图像匹配方法。
图像的SIFT关键点特征是一种尺度不变的特征,对于光照变化以及仿射变换也具有一定的不变性,但是在源图像较大时提取图像的SIFT 特征并进行匹配检测是一件耗时巨大的工作。
本文引入颜色直方图特征,首先确定模板图像在待配图像中的候选区域,再在图像的候选区域中求图像的SIFT特征并与模板图像进行匹配检测。
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实现了尺度不变［４］。他指出当 γ等于 １ 时， 像素的 γ规格化后的
ｘ、ｙ 方向上的偏导数值不会因尺度的改变而变化。
生 成 图 像 尺 度 空 间 需 要 进 行 多 次 高 斯 卷 积 。为 了 增 强 特 征
点提取的实时性 ， Ｌｏｗｅ 在尺度空间中引入了金字塔结 构［２］。 从
连续图像的角度分析， 金字塔结构并没有改变原规格化导数函
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｂｅｃａｕｓｅ ｏｎｌｙ ｔｈｅ ｇｒａｙ ｓｃａｌｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｕｔｉｌｉｚｅｄ， ｔｈｅ ＳＩＦＴ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ’ｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅ ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔｓ ｗｉｔｈ ｓｉｍｉｌａｒ ｓｈａｐｅ ｂｕｔ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｏｌｏｒｓ ｃｏｍｍｅｎｄａｂｌｙ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｓｕｃｈ ｐｒｏｂｌｅｍ， ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｃｏｌｏｒ－ ｂａｓｅｄ ＳＩＦＴ ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｓ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ’ｓ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎ ｔｅｒｍｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｏｌｏｒ ｍｏｄｅｌｓ．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｐｏｉｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｇｒａｙ ｉｍａｇｅ ｓｃａｌｅ ｓｐａｃｅ， ａｎｄ ｉｔｓ ｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒｓ ａｒｅ ｃｏｍｐｏｓｅｄ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅａｎ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｏｌｏｒ ｍｏｄｅｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｎ ｅａｃｈ ｓｕｂｒｅｇｉｏｎ ａｎｄ ａｒｅ ｃｏｍｐｕｔｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｃｏｌｏｒ ｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｈａｖｅ ｐｒｏｖｅｄ ｉｔｓ ｖａｌｉｄｉｔｙ． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ； ｆｅａｔｕｒｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ； ｃｏｌｏｒ ｍｏｄｅｌ； ＳＩＦＴ ｍｅｔｈｏｄ
彩色模型具有一定的彩色不变性， 也就是对照明的变化具有一
定的鲁棒性。常见的彩色模型有 ＲＧＢ 模型、ＣＭＹ 模型和 ＹＵＶ
模型等。这些模型在工业中得到了广泛地应用， 但是它们并不
完全具有彩色不变性。
对彩色不变特性的研究主要是基于双色性反射模型这样
的 物 理 模 型 。双 色 性 反 射 理 论 将 物 体 表 面 反 射 的 光 看 成 是 面 反
数所具有的对图像变化的适应能力， 但是数字图像中的混叠现
象以及金字塔结构中的抽样操作和一些近似处理都会对特征
点提取算法的性能产生影响。因而， 金字塔结构的使用会在一
定程度上降低算法的鲁棒性。但是另一方面， 金字塔结构的使
用却可以明显地减少计算量和储存量。
２．２ 具有彩色不变特征的彩色模型
在实际的彩色特征提取与匹配过程中往往需要所使用的
ＳＩＦＴ 算 法 在 尺 度 空 间 中 使 用 了 一 种 图 像 金 字 塔 结 构 ， 其 中 包 括 高 斯 金 字 塔 和 高 斯 残 差 金 字 塔 两 个 部 分 。高 斯 残 差 金 字 塔 由 对 应 相 邻 的 高 斯 金 字 塔 中 的 两 个 图 像 尺 度 层 相 减 获 得 。金 字塔由多级组成 ， 每级包 含 多 个 图 像 尺 度 层 ， 每 层 之 间 的 σ值 相差 ｋ 倍。每级的底层由下一级中对应的尺度层通过系数为 ２ 的抽样操作获得。高斯残差是尺度规格化 Ｌａｐｌａｃｉａｎ 算子的一 种近似， 因而 ＳＩＦＴ 算法直接选取高斯残差金字塔中在局部区 域内获得极值的像素点为特征点。具体的 ＳＩＦＴ 特征点提取过 程 可 参 见 文 献 ［２］。
１０ ２００７， ４３（ ３４）
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ 计算机工程与应用
基于彩色的 ＳＩＦＴ 特征点提取与匹配
高 健， 黄心汉， 彭 刚， 王 敏， 吴祖玉 ＧＡＯ Ｊｉａｎ， ＨＵＡＮＧ Ｘｉｎ－ ｈａｎ， ＰＥＮＧ Ｇａｎｇ， ＷＡＮＧ Ｍｉｎ， ห้องสมุดไป่ตู้Ｕ Ｚｕ－ ｙｕ
（ ２）
ｃ３ ＝ａｒｃｔａｎ（ Ｂ／ｍａｘ（ Ｒ， Ｇ） ）
ｌ１ ｌ２ ｌ３ 模型通过求 ＲＧＢ 三个分量之间的差值来消除面反射
分量。它对反光较强的物体表面来说具有一定的彩色不变性。
其表达式如下：
２
２
２
２
ｌ１ ＝（ Ｒ－ Ｇ） （／ （ Ｒ－ Ｇ） ＋（ Ｒ－ Ｂ） ＋（ Ｇ－ Ｂ） ）
２
２
２
２
ｌ２ ＝（ Ｒ－ Ｂ） （／ （ Ｒ－ Ｇ） ＋（ Ｒ－ Ｂ） ＋（ Ｇ－ Ｂ） ）
在特征点被提取之后， 算法选取特征点对应原图像上的 ｘｙ 坐标表示其位置信息， 选取对应尺度层的 σ值表 示 其 尺 度 大小， 并通过计算 １６ 方向的梯度方向直方图以确定其主方向。
１ 引言
与 几 何 形 状 、纹 理 信 息 和 彩 色 直 方 图 等 图 像 特 征 相 比 ， 尺 度不变的特征点作为一种局部特征对多种图像变换具有更强 的适应能力性。因而近年来， 尺度不变的特征点提取算法及其 应用成为了图像处理领域中的一个研究热点。
目前， 研究较为广泛的尺度不变的特征点提取算法包括了 Ｈａｒｒｉｓ－ Ｌａｐｌａｃｉａｎ 算 法 和 ＳＩＦＴ 算 法 等 。Ｈａｒｒｉｓ－ Ｌａｐｌａｃｉａｎ 算 法［１］ 是一种基于 Ｈａｒｒｉｓ 角点的特征点提取算法。它在尺度空间中的 Ｌａｐｌａｃｉａｎ 极 值 的 提 取 克 服 了 ｈａｒｒｉｓ 角 点 不 能 适 应 尺 度 变 化 的 缺陷。ＳＩＦＴ 算法［２］是尺度空间中规格化 Ｌａｐｌａｃｉａｎ 算子的一种近 似计算。算法相对简单， 实时性较好。对于描述特征点的特征向 量的计算， Ｈａｒｒｉｓ－ Ｌａｐｌａｃｉａｎ 算法采用的是微分描述子。这种描 述子计算简单、维数较低， 但是对噪声的敏感性较强， 而且需要 通过大量的实验数据估 计 协 方 差 矩 阵 。ＳＩＦＴ 算 法 中 所 使 用 的 描述子通过计算特征点局部领域内的梯度方向直方图形成 １２８ 维 的 特 征 向 量 空 间 ， 并 使 用 ＢＢＦ 算 法 加 快 搜 索 过 程 ， 取 得 了较好的效果。Ｍｉｋｏｌａｊｃｚｙｋ 等［３］对多种描述子进行了比较， 结果 显示基于 ＳＩＦＴ 的一类描述子具有最佳性能。但是这些描述子 大多是利用图像的灰度信息， 对形状相似但颜色不同的物体的
识别能力较差。为了解决这个问题， 本文提取一种基于彩色的 ＳＩＦＴ 特征点提取算法。 这 种 算 法 利 用 图 像 的 彩 色 信 息 来 计 算 特征向量， 在一定程度上增强了对彩色物体的识别能力。而对 于彩色信息的选择， 本文则通过实验具体分析了多种彩色模型 对算法性能的影响。
２ 算法理论基础 ２．１ 尺度空间
ＢＸ２ ＢＸ１
ｍ３
＝
ＧＸ１ ＧＸ２
ＢＸ２ ＢＸ１
（ ４）
３ 特征点提取
在实际的特征点提取中， 图像尺度空间是通过图像与一系
ｎ
列按指数分布的 σ值的高斯核卷积而生成的， 也就是 σ＝ｋ σ０ （ σ０ 为起始尺度） 。在产生尺度空间后， 再对图像尺度层中的各 个像素求相应的规格化导数函数值， 并选取在尺度空间中取得 局 部 极 值 的 像 素 点 为 特 征 点 。这 样 就 保 证 了 所 提 取 的 特 征 点 对 多种图像变化的鲁棒性。
一幅图像的尺度空间由这幅图像在不同解析度下的各种 表 示 组 成 。图 像 在 某 一 解 析 度 下 的 表 示 可 以 利 用 与 高 斯 核 的 卷 积来获得。其中， 图像的尺度大小就是用高斯核的标准差 σ来 表示的。因此可以说， 一幅图像的尺度空间就是 ｘ、ｙ 和 σ组成 的一个三维空间。其中， ｘ、ｙ 决定位置， σ决定解析度。越接近底 层的图像尺度层 σ值越小 ， 图 像 越 清 晰 ； 越 接 近 顶 层 的 图 像 尺 度层 σ值越大， 图像越模糊。
（ ３）
２
２
２
２
ｌ３ ＝（ Ｇ－ Ｂ） （／ （ Ｒ－ Ｇ） ＋（ Ｒ－ Ｂ） ＋（ Ｇ－ Ｂ） ）
ｍ１ ｍ２ ｍ３ 模型是一种相邻两区域之间的彩色比率模型。在
忽略面反射并假定窄带滤波的前提下， 这种模型能够适应照明
光谱分布的变化。其表达式如下：
ｍ１
＝
ＲＸ１ ＲＸ２
ＧＸ２ ＧＸ１
ｍ２
＝
ＲＸ１ ＲＸ２
彩色不变特征的彩色模型［５］。其中比较典型的模型 包 括 ｒｇｂ 模
型、ｃ１ ｃ２ ｃ３ 模型、ｌ１ ｌ２ ｌ３ 模型和 ｍ１ ｍ２ ｍ３ 模型。 ｒｇｂ 模型是一种归一化的色度坐标模型。在忽略面反射的
情况下， 它对物体表面法向方向、光源照射方向、视角方向和白
照明强度都不敏感。其表达式如下：
ｒ＝ Ｒ
为了实现对图像移动和旋转的不变性， 特征点的提取中需 要计算像素的具有各向同性的导数函数值。但是在通常情况 下， 尺度空间内某一像素在 ｘ、ｙ 方向上的偏导数值在尺度方向 上是变化的。Ｌｉｎｄｅｂｅｒｇ 在尺度空间中 引 入 γ规 格 化 导 数 操 作
基金项目： 国家自然科学基金（ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｕｎｄｅｒ Ｇｒａｎｔ Ｎｏ．６０６７５０２８） 。 作 者 简 介 ： 高 健（ １９７７－ ） ， 男 ， 博 士 生 ， 主 要 研 究 领 域 为 计 算 机 视 觉 ； 黄 心 汉（ １９４６－ ） ， 男 ， 教 授 ， 博 士 生 导 师 ， 主 要 研 究 领 域 为 信 息 融 合 ； 彭 刚
ＧＡＯ Ｊ ｉａｎ， ＨＵＡＮＧ Ｘｉｎ － ｈａｎ， ＰＥＮＧ Ｇａｎｇ， ｅｔ ａｌ．Ｃｏｌｏｒ － ｂａｓｅｄ ＳＩＦＴ ｆｅａｔｕｒ ｅ ｐｏｉｎｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｔｃｈｉｎｇ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ ｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ２００７， ４３（ ３４） ： １０－ １２．