基于SIFT算法的遥感图像配准系统设计与应用

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基于SIFT特征点的图像拼接技术研究

基于SIFT特征点的图像拼接技术研究一、本文概述图像拼接技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在将多幅具有重叠区域的图像进行无缝连接，生成一幅宽视角或全景图像。

这一技术在许多领域都有着广泛的应用，如遥感图像处理、虚拟现实、全景摄影等。

近年来，随着数字图像处理技术的快速发展，基于特征点的图像拼接方法因其高效性和稳定性受到了广泛关注。

其中，尺度不变特征变换（SIFT）作为一种经典的特征提取算法，在图像拼接中发挥着重要作用。

本文旨在深入研究基于SIFT特征点的图像拼接技术，分析其基本原理、算法流程以及关键步骤，并通过实验验证其在实际应用中的效果。

文章将介绍SIFT算法的基本原理和特征提取过程，包括尺度空间的构建、关键点检测和描述子的生成等。

将详细阐述基于SIFT特征点的图像拼接流程，包括特征匹配、几何变换模型的估计、图像配准和融合等步骤。

同时，还将讨论在拼接过程中可能出现的问题和相应的解决方法。

本文将通过实验验证基于SIFT特征点的图像拼接方法的有效性。

实验中，将使用不同场景和不同类型的图像进行拼接，分析算法在不同情况下的性能表现。

还将与其他图像拼接算法进行对比，以评估SIFT算法在图像拼接中的优势和局限性。

文章将总结基于SIFT特征点的图像拼接技术的研究成果和实际应用价值，并展望未来的研究方向和发展趋势。

通过本文的研究，旨在为图像拼接技术的发展和应用提供有益的参考和借鉴。

二、SIFT算法原理尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的特征检测和描述算法。

SIFT算法的核心思想是在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向，生成一种描述子，这个描述子不仅包含了关键点，也包含了其尺度、方向信息，使得特征具有尺度、旋转和亮度的不变性，对于视角变化、仿射变换和噪声也保持一定的稳定性。

SIFT算法主要包括四个步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向赋值和关键点描述子生成。

基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究

基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究张建花;白仲斐;惠广裕【摘要】由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异，为遥感图像的匹配带来了困难。

主要利用图像特征点提取方法，使用具有尺度不变特性的SIFT(Scale Invariance Feature Transform)方法，对异源遥感图像进行配准和图像进行拼接操作，并进一步对SIFr算法进行优化，采用双向匹配策略。

实验证明该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征差异的异源遥感图像的精确配准，同时实验验证了双向匹配算法用于SIFT特征点匹配中的优越性,证明其为一种好的匹配测度。

%Since multi-source,multi-temporal,multi-resolution and multi-band remote sensing images are too different in spectral characteristics, spatial characteristics, as well as texture features. So it is full of difficulty to match these remote sensing images. We have focused our studies on the point feature extraction method to match the multi-source images in this paper. Then match the images.Based on the above theory, we have done some experiments. The results show that SIFT is one of the most effective local feature of rotation, scale, and illumination invariant. Changes of perspective, affine transformation and noise also maintain a certain degree of stability. SIFT based image matching algorithm is analyzed, and a bidirectional matching algorithm is proposed to improve the accuracy of image matching. The experimental results show that the proposed algorithm is effective.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2011(019)013【总页数】4页(P176-179)【关键词】遥感图像；SIFT；配准；双向匹配；RANSAC【作者】张建花;白仲斐;惠广裕【作者单位】中国飞行试验研究院测试所，陕西西安710089;中国飞行试验研究院测试所，陕西西安710089;中国飞行试验研究院测试所，陕西西安710089【正文语种】中文【中图分类】TP391光学卫星遥感成像的理论限制，难以突破云雨障碍。

基于sift特征的图像匹配算法

２１．特征点方向的确定
利用特征点邻域像素的的梯度方向分布特征，为每
一
个特征点指定方向参数，使算子具有尺度不变性。
ｍｘ）√ ＋ｙＬ一）＋，１Ｌ，ｌ（＝ｌ）（１））（Ｙ，，一ｘ，，＋一ｘ— ０ｘ）ｏｎＯｙＯＬ，１／（１）三一））９，＝２，－（ｙ）（ｘ，一Ｏ１）（）ｙｔｔａ＋￣－）Ｌ＋，），
２２＊个种子点，每个种子点８方向，共可生产３个数个２
二、算法实现和实验结果
实验算法采用Ｖ２０开发。结果如下：Ｃ０８第一组实验，上图是由下图放大而来，且 ±
光照强度。两幅图中
的箭头方向代表了该像素点的梯度方向，
ＬｘＹｏ＝ＧｘＹ）（，）（）（，，）（，，ｏＩｘ２
ＳＦ特征匹配算法是ＤａｉＬｗｅ０４ＩＴｖｄＧ．ｏ在２０年总结了
现有的基于不变量特征检测技术的基础上，提出的一种
基于尺度空间的，对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持
不变性的图像局部特征描述算法。ＳＦ特征是图像局ＩＴ
骤：１特征点的检测；２特征向量的生成；３特征向．是．．
量的匹配。
尺度对应于图像的概貌特征，小尺度对应于图像的细节
特征。选择合适的尺度因子平滑是建立尺度空间的关键。在这里，主要是建立高斯金字塔和ＤＧ（ｉｅｅｃＯＤｆｒｎｅ
１．．

基于SIFT特征的图像匹配技术研究

基于SIFT特征的图像匹配技术研究一、引言图像匹配技术作为计算机视觉领域的核心技术，具有广泛的应用前景，如拍照搜索、视觉地图构建、安防监控等领域。

图像匹配技术通过对图像的特征提取和匹配，实现不同场景下图像的匹配，为实现人工智能的目标提供了有力的支持。

SIFT特征是一种局部图像特征，由于具有特征独特、不受光线、视角等因素影响的优点，被广泛应用于图像匹配领域。

本文将从图像匹配的基本原理、SIFT特征提取及匹配算法等方面，深入研究基于SIFT特征的图像匹配技术。

二、基本原理1.图像匹配图像匹配是指在两个或多个图像中寻找相同或相似的目标。

其基本流程包括特征提取、特征匹配、求解相对姿态和目标的三维位置等步骤。

其中特征提取和匹配是图像匹配技术的核心。

在特征提取过程中，一种常见的方法是对图像进行降维处理，通过减少图像中的冗余信息，提取出与目标相关的有用信息。

在特征匹配过程中，通过对两幅图像中的特征点进行匹配，得到两幅图像中特征点间的对应关系，进而求解相对姿态和三维位置。

2.SIFT特征SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种局部图像特征，由David Lowe于1999年提出。

SIFT特征具有以下特点：（1）尺度不变性：通过高斯差分函数，实现对图像的多尺度分解，提取出具有不同尺度的特征点，并保持在不同大小的图像中也能被识别。

（2）旋转不变性：通过对每个特征点周围进行旋转不变性的描述，确保特征点描述符不受旋转角度的影响。

（3）光照不变性：通过对图像进行归一化，使特征点描述符不受光照、阴影等因素的影响。

（4）特征独特性：SIFT特征通过对图像的局部邻域进行描述，从而提取出具有独特性和区分度的特征点。

三、SIFT特征提取算法SIFT特征提取算法主要分为四个步骤，分别是关键点检测、方向分配、特征描述和特征匹配。

1.关键点检测关键点检测是SIFT算法的第一步，其目的是在图像中寻找稳定的局部特征点。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法基于SIFT（尺度不变特征转换）的高分二号全色与多光谱影像配准算法，是一种用于将高分二号全色影像与多光谱影像进行配准的方法。

全色影像通常具有很高的空间分辨率，而多光谱影像则具有较高的光谱分辨率。

通过将这两种影像进行融合，可以得到既有高空间分辨率又有高光谱分辨率的影像数据，对于地物的提取和分析具有重要的作用。

全色与多光谱影像的配准问题成为了遥感图像处理中的一个重要研究方向。

SIFT算法是一种用于图像特征提取与匹配的方法，具有尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性的特点。

在SIFT算法中，首先通过高斯金字塔方法计算图像的尺度空间，然后在每个尺度空间中通过差分高斯函数对图像进行滤波，得到关键点。

在得到关键点之后，通过主曲率来确定关键点的主方向，进而计算关键点的特征向量。

通过比较特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配。

在高分二号全色与多光谱影像的配准算法中，首先需要对全色影像和多光谱影像进行尺度空间的计算和特征向量的提取。

然后，通过比较全色影像和多光谱影像的特征向量之间的欧氏距离，找到最佳的匹配点对。

通过计算匹配点对之间的变换矩阵，将全色影像与多光谱影像进行配准。

该算法具有以下特点和优势：1. 尺度不变性：SIFT算法使用尺度空间来提取特征向量，具有很好的尺度不变性，可以适应不同尺度的影像数据。

2. 抗干扰性：SIFT算法通过特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配，可以有效地抵抗噪声和干扰。

3. 计算效率高：SIFT算法通过高斯金字塔来计算尺度空间，可以有效地减少计算量，提高计算效率。

4. 高精度：SIFT算法通过特征匹配和变换矩阵计算，可以得到高精度的配准结果。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法具有很好的性能和效果，能够有效地实现全色影像和多光谱影像的配准。

通过该算法可以提高遥感图像处理的精度和效率，为地物提取和分析等应用提供了可靠的数据基础。

基于SIFT算法在图像配准上的应用研究和实现

组网结构简单，系统稳定性高，网络适应能力强，在系统功能、需求发生重大变好石可以灵活应对，且该承载技术具备良好的扩展能力。在建设初期可以为设备留足端口，基于多点对点的接入方式确保了监控系统具有良好的扩容性。
３．３Ｐ０Ｎ传输大大节约了建设成本
描述子具有非常强的稳健性ｓＩＦＴ特征对应尺度、旋转和亮度都具有不变性，因此它可以用于可靠匹配。图像配准时对图像进行变换，使得变换后的图像能够在常见的坐标系中对齐。配准可以是严格配准，也可以是非严格配准，为了能够进行图像对比和更精细的图像分析，图像配准是一步非常重要的操作。本文针对
近些年来，随着科技的不断飞速发展，
准方法三大类方法。在基于特征的图像配准方法中，１９９９年由Ｌｏｗｅ提出并在２００４年改进
图像拼接技术成为计算机图像处理、计算机视完善的ＳＩＦＴ算法对图像旋转、比例缩放、光觉等领域的研究热点。图像拼接在虚拟现实、照变化表现出较强的鲁棒性，并能提取出较多遥感技术和军事领域都有很多的应用。获取到的特征点。
＜＜上接１０１页
效和无丢帧传输，为监控中心数据的完整获取用于安防行业监控视频及图形信息的传输，不范围内减少改造难度，降低工程造价。基于
刨造了良好的条件。
仅能够加快数据的传输速度，同时也能够满足ＰＯＮ网的传输技术方案适用新建全新视频网

基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究

ｂｓｄｏＩＴａｇｒｔｍａｅｎＳＦｌｏｉｈ
ＺＨＡＮＪａ－ｕ，Ｂｈｎ－ｉＧｉｎｈａＡＩＺｏｇｆ，ＨＵＩＧｕｎ — ｕｅａｇｙ
（ａｕｎｅｈｏｇｓｔｅＣｉｓｌｈｅｔｓｂｉｍｎ，＇１０９ｈａＭｅｓｉＴｃｎｌｙＩｔｕ，ｈｎｅＦｉｔｓＥｔｌｈｅｔＸｉｎ７０８，Ｃｉ）ｇｏｎｉｅｇＴａｓａｎ
第１９卷第１期３
Ｖ０．９１１
ＮＯ１．３
电子设计工ｅｔｏｉｓｇｇｎｅｉｇ
２１年７月０１
Ｊ１２１ｕ．０１
基于ＳＦＩＴ算法的异源遥感影像自动匹配研究
文章编号：１７ — ２６２１）３０７ — ４６４６３（０１１— １６０
Ｒｅｅｒｈｏｕｔｍａｉｅｉｔａｉｎｏｕｌｉｓｕｃｅｏｅｓｎｉｍａｅｓａｃｎａｏｔｃｒｇｓｒｔｏｆｍｔ— ｏｒｅｒｍｔｅｓｎｇｉｇｓ
ｔｎｆｒｔｎａｄｎｉｅａｓｉｔｉｅｔｉｅｒｅｏｔｂｌｙＳＦｂｓｄｉｇｔｈｎｇｒｔｍｎｙｅ，ｎｒｓｍａｉｎｏｓｏｍａｎａｎａｃｒａｎｄｇｅｆｓｉｔ．ＩＴａｅｍａｅｍａｃｉｇａｏｉａｏｏｌａｉｌｈｉａａｚｄａｄａｓｌｂｄｒｃｉｎｌｔｈｎｇｒｍｒｐｓｄｔｍｐｏｅｔｅａｃｒｃｆｉｇｔｈｎ．ｈｘｅｉｎａｅｕｔｓｏｔａｉｉｅｔａｃｉｇａｏｉｏｍａｌｈｔｉｐｏｏｅｏｉｒｖｃｕａｙｏｓｈｍａｅｍａｃｉｇＴｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｈｗｔｓｈ

基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法

基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法一、引言介绍多视角深度图配准算法的意义及研究现状，阐述SIFT图像特征匹配在图像配准中的重要性。

二、SIFT图像特征提取介绍SIFT算法的基本原理及其实现方式，包括尺度空间构建、关键点检测、局部特征描述等。

三、基于SIFT的多视角深度图配准介绍基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法，包括图像对齐、深度图对齐、三维点云生成等步骤。

四、实验与结果分析通过实验证明算法的有效性和准确性，采用定量和定性分析的方式比较不同方法的优劣，并讨论其应用场景。

五、结论与展望总结全文工作，归纳出本文的贡献和不足，并展望未来相关研究方向及改进措施。

随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，多视角深度图配准成为了一个研究热点。

多视角深度图配准是指将来自不同视角的深度图或结构光扫描等信息融合在一起，生成三维模型或场景，以便进行三维重建、机器人导航、虚拟现实等应用。

在多视角深度图配准算法中，图像配准是其中一个非常重要的环节之一。

快速准确地对于多视角的深度图进行配准就可以产生高质量的三维场景。

目前，对于多视角深度图中的配准问题，已有许多相关研究和算法。

这些算法一般采用从应用程序中收集多个图像来进行拍摄的传统摄影的方法。

然而，在图像进行配准时存在许多困难，例如光照条件的变化、图像中存在重复的物体、不同视角的误差不同等。

因此，开发一种快速准确的图像配准算法仍然是一个具有挑战性的问题。

SIFT算法是一种基于图像特征的配准方法，常常被用来进行特征提取和匹配。

它通过对图像进行尺度空间分析，检测出关键点并生成其局部特征描述符，用于图像匹配和目标识别。

由于其对于尺度和旋转不变性以及对于干扰性和噪声的抵抗能力，SIFT算法被广泛应用于图像配准的领域。

其中，SIFT算法通过关键点的检测和局部描述符的生成，将图像从二维坐标空间转化到高维向量空间中，利用向量空间的距离度量法来计算两幅图像之间的相似度，从而获得图像的配准结果。

基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用

ＬＤＡ－ｂａｓｅｄＳＩＦＴａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ
ＤＩＮＧＸｉａｎｇ－ｎａｎ，ＸＩＥＺｈｅｎｇ — ｚｈｏｎｇ，ＳＯＮＧＸｉａｏ — ｎｉｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｏｆＳｃｉｅｃｅ＆Ｔｎｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ２１２００３，Ｃｈｉｎａ）
（江苏科技大学计算机科学与工程学院，江苏镇江２１２００３）摘要：针对ＳＩＦＴ算法复杂程度高，实时性差，在维数较高的图像配准中并不实用的问题，提出了一种基于线性鉴别
分析（ＬＤＡ）的ＳＩＦｒ算法（ＳＩｒｒ－ＬＤＡ）。首先利用ＳＩＦｒ算法提取出图像的特征点向量，然后用ＬＤＡ方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验，实验结果表明ＳＩＦＴ－ＬＤＡ算法在保证匹配精度的同时，实
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＦｏｃｕｓｉｎｇｏｎｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆＳＩＦＴａｌｇｏｉｒｈｍｔｗｈｉｃｈｍａｉｎｌｙｉｎｃｌｕｄｅｈｉｇｈｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｌｏｗｒｅａｌ－ｔｉｍｅｅｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｅｓｐｅｃｉｌｌａｙｉｎｔｈｅｃａｓｅｗｈｅｎｗｅｄｅｌａｗｉｔｈｔｈｅｈＪｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌａｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ＡｎｅｗｌｇａｏｉｒｈｍｔｂａｓｅｄｏｎＬＤＡａｎｄＳＩＦＴｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｏｉｒｇｉｎｌａｍａｔｃｈｉｎｇｖｅｃｔｏｒｓｏｆｉｍａｇｅｓａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｙＳＩＴ．ＳＦｅｃｏｎｄ，ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄｉｍｅｎｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎｎｄａｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｍａｔｃｈｉｎｇｖｅｃｔｏｒｓｉｓｃｏｍｐｌｅｔｅｄｂｙＬＤＡ．Ｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｓｔｏｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌａｎａｔｕｒａｌｉｍａｇｅｓａｎｄｓｉｎｇｌｅｆａｃｅｉｍａｇｅａｌｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｎｅｗｌｇａｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｗｌｇａｏｉｒｔｈｍｃａｎｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｓｐｅｅｄｅｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｓｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｓｅｎｓｕｒｅｄ，ｉｔｓａｖｅｄｎｅａｒｌｙｈａｌｆｔｈｅｔｉｍｅ．

SIFT算法详解及应用

SIFT算法详解及应用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种在计算机视觉中常用的特征点提取算法，由David Lowe在1999年提出，并在2004年的论文中进行了详细阐述。

SIFT算法可以在不同尺度和旋转下保持图像的特征点不变性，因此在图像拼接、目标识别、图像匹配等领域具有广泛的应用。

1.尺度空间构建：SIFT算法使用高斯差分函数来检测不同尺度下的特征点。

通过在图像中采用不同尺度的高斯滤波，构建尺度空间，从而检测到不同尺度的图像特征。

2.关键点提取：在构建的尺度空间中，SIFT算法通过在每个像素点检测局部极值点来获取关键点。

具体的做法是对每个像素点在尺度空间上进行比较，找出该点与它相邻像素点和尺度上的极值，从而得到关键点。

3. 关键点定位：在关键点提取后，SIFT算法通过利用二阶偏导数的Hessian矩阵来对关键点进行进一步定位。

Hessian矩阵可以描述图像对灰度变化的响应，通过计算关键点周围像素点的Hessian矩阵，可以对关键点进行精确定位。

4.方向分配：在关键点定位后，SIFT算法为每个关键点分配一个主导方向。

通过对关键点周围的图像梯度进行统计，找到梯度方向分布最大的方向作为主导方向，以此来保证关键点对旋转具有不变性。

5.特征描述：在分配了主导方向后，SIFT算法使用局部图像梯度的方向直方图来描述关键点的局部特征。

将关键点周围的16x16邻域划分为4x4的小格子，计算每个小格子内的梯度方向直方图，最终得到一个128维的特征向量来表示关键点的局部特征。

1.尺度不变性：SIFT算法通过在不同尺度下检测特征点，使得算法对于图像缩放具有不变性。

这一特性使得SIFT在目标识别和图像匹配等领域具有广泛应用，可以应对不同尺寸的目标和场景。

2.旋转不变性：SIFT算法通过为每个关键点分配主导方向，使得算法对于图像旋转具有不变性。

这一特性使得SIFT在图像拼接和图像匹配中能够应对图像的旋转变换。

一种基于改进sift算法的高效图像匹配方法

一种基于改进sift算法的高效图像匹配方法专利名称：一种基于改进sift算法的高效图像匹配方法技术领域：本发明涉及一种图像匹配的方法，属于图像处理技术领域。

背景技术：图像匹配是指同一场景在两个不同时点下图像之间的对应关系，它是计算机视觉研究领域的一个基本问题，也是计算机视觉应用，如深度恢复、摄像机标定、运动分析以及三维重构等问题的研究起点或基础。

在特征匹配法中，如今运用最多的是点特征。

现在常见的特征点提取算法包括 Harris算子、ForIstner 算子、SIFT算法和基于小波变换的边缘点提取法。

其中SIFT 算法以其独特的优势，成为目前最为稳定的一种算法。

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法即尺度不变特征变换算法,是David G. Lowe在1999年提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子，SIFT将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集，特征向量具有平移、缩放、旋转不变性，同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定的不变性。

SIFT特征向量的生成由以下四个步骤组成I、在尺度空间中检测极值点；2、去除低对比度的极值点和不稳定的边缘极值点，得到特征点；3、计算特征点的方向参数；4、生成SIFT特征点向量，向量维数一般为128维。

运用SIFT算法提取的SIFT特征向量具有如下优点I、SIFT特征是图像的局部特征，对其旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换等保持一定程度的稳定性；2、独特性好，信息量丰富，使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SIFT 特征向量；4、可扩展性，可以很方便地与其他形式的特征向量进行联合。

尽管SIFT提取的特征点稳定，但SIFT算法缺点也很多，如算法复杂度较高，计算数据量大，耗时较长。

研究人员针对以上的缺点采取了许多改进措施，Yanke 等人提出了 PCA-SIFT方法[1]，目的是对特征描述进行数据降维，虽使匹配速度加快，但是由于没有任何先验知识做基础，这种方法反而使计算量增加；Grabner等人用积分图像方法[2]，使SIFT的计算速度提高了，但是降低了SIFT方法的优越性。

基于SIFT的全自动遥感图像配准算法

于高光谱遥感图像具有较高的配准精度，速度快、可靠性高。
关键词：遥感图像；尺度不变特征转换；图像配准；位置控制；互信息；由粗到细
中图分类号：ＴＰ７５１文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ４５５１（２０１３）０１ — ０１１１－０５
ＡｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＳＩＦＴ
ＹＵＴｉｎｇ，ＬＩＸｉａｏ —ｒｕｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｏｐｔｉｃａｌｉｍａｇｅａｆｉｆｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ。ａｃｏａｒｓｅ — ｔｏ — ｉｆｎｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｌｇａｏｒｉｔｈｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｉｎｐｕｔｉｍａｇｅｓｗｅｒｅｍａｐｐｅｄｆｏｒａｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｓｅｔｓｗｉｔｈｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ，ｓｃｌｉａｎｇａｎｄｒｏｔａｔｉｏｎｉｎｖａｒｉａｎｔｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｂａｓｅｄｏｎＳＩＦＴｆｅａｔｕｒｅ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｕｃｌｉｄｅａｎｄｉｓｔａｎｃｅｏｆｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｗｈｉｃｈｉｓｔａｋｅｎａｓｔｈｅｓｉｍｉｌａｉｒｔｙｄｅｃｉｓｉｏｎｍｅａｓｕｒｅ，ｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｍａｔｃｈｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓａｎｄｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｖｌｕａｅｓｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｆｏｍａｒｔｉｏｎｗｅｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｍａｋｉｎｇｔｈｅｍｕｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｓｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅ，ｍｏｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｗｅｒｅ

测绘技术使用教程之图像配准原理与实践案例

测绘技术使用教程之图像配准原理与实践案例近年来，随着测绘技术的迅猛发展，图像配准作为其重要组成部分之一，受到了越来越多的关注和应用。

本文将介绍图像配准的原理以及实践案例，帮助读者更好地理解和运用这一技术。

一、图像配准的原理图像配准，顾名思义是将多幅或多时相的图像进行对齐，使得它们在同一坐标系下准确对应。

图像配准的原理主要包括特征提取、特征匹配和几何变换。

特征提取是图像配准的第一步，通过寻找图像中的关键特征点或特征描述子，确定图像的特征。

常见的特征包括角点、边缘、斑点等。

在特征提取过程中，需要注意选择具有明显辨别度和稳定性的特征，以确保匹配的准确性。

特征匹配是图像配准的核心步骤，通过将待匹配图像的特征与基准图像的特征进行比较，找到最佳的匹配对应关系。

常用的特征匹配算法包括最近邻匹配、支持向量机、随机抽样一致性等。

在特征匹配中，需要考虑噪声、光照变化等因素对匹配结果的影响。

几何变换是图像配准的最后一步，通过对图像进行平移、旋转、缩放等几何变换，将其与基准图像对齐。

几何变换可以通过矩阵运算来实现，常见的几何变换模型包括刚体变换、相似变换、仿射变换等。

二、图像配准的实践案例为了更好地理解和运用图像配准技术，我们将介绍一个实际的案例。

假设我们需要将一组卫星遥感图像进行配准，以提取城市地形信息。

首先，我们从卫星遥感图像中提取出特征点。

将图像转换为灰度图像，并使用Harris角点检测算法提取出角点特征。

然后，利用尺度不变特征变换算法（SIFT）提取出更为丰富的特征描述子。

通过这两步的特征提取，我们得到了待配准图像和基准图像的特征。

接下来，我们使用最近邻匹配算法对特征进行匹配。

根据特征之间的距离，找到待配准图像和基准图像的最佳匹配对应关系。

为了提高匹配的准确性，可以引入一些筛选机制，例如剔除不一致的匹配点和使用RANSAC算法排除错误匹配。

最后，通过几何变换将待配准图像与基准图像对齐。

根据匹配的特征点对，可以计算出仿射变换矩阵，将待配准图像进行平移、旋转和缩放，使其与基准图像完美对齐。

基于SIFT特征的图像配准(Matlab源代码)

基于SIFT特征的图像配准（附Matlab源代码）本文先给出了采用SIFT方法进行图像配准的实验原图以及实验结果，最后附上Matlab 源代码。

实验一：实验一的图像（见图1.1）是本人自己拍摄的，然后由软件裁剪成400×400像素而成，其中参考图像和待配准图像之间有重叠部分，且具有一定的旋转。

这是一般难度的图像配准。

（图1.1 参考图像（左图）和待配准图像（右图））经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对见下图1.2所示。

（图1.2 经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对）配准后的图像见下图1.3所示。

（1.3 配准后的图像）实验二：实验二的图像（见图2.1）是本人自己在同一地点不同角度拍摄的，然后由软件裁剪成600×450像素而成，其中参考图像和待配准图像之间有重叠部分，且具有一定的旋转。

这是具有一定难度的图像配准。

（图2.1 参考图像（左图）和待配准图像（右图））经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对见下图2.2所示。

（图2.2 经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对）配准后的图像见下图1.3所示。

（2.3 配准后的图像）实验三：实验三的图像（见图3.1）是两幅SAR图像，大小为400×400像素，其中参考图像和待配准图像之间有重叠部分，且具有一定的旋转。

这是具有难度的图像配准。

（图3.1 参考图像（左图）和待配准图像（右图））经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对见下图3.2所示。

（图3.2 经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对）配准后的图像见下图3.3所示。

（3.3 配准后的图像）要自行下载，下载链接为/s/1pJL4SB5，需要*.m格式的源代码的，到/download/destiny0321/9204877进行下载。

Zoo_main.mclose all;clear all;clc;im1=imread('image data\image3_1.jpg'); im2=imread('image data\image3_2.jpg');gray1=zoo_x2gray(im1);gray2=zoo_x2gray(im2);[des1,loc1]=zoo_sift(gray1);[des2,loc2]=zoo_sift(gray2);figure;zoo_drawPoints(im1,loc1,im2,loc2);Num=3;Thresh=0.85;match=zoo_BidirectionalMatch(des1,des2,Num ,Thresh);clear des1des2loc1=loc1(match(:,1),:);loc2=loc2(match(:,2),:);figure;zoo_linePoints(im1,loc1,im2,loc2);agl=zoo_getRotAgl(loc1,loc2);figure;zoo_drawRotAglHist(agl);opt=zoo_optIndex(agl);loc1=loc1(opt,:);loc2=loc2(opt,:);figure;zoo_linePoints(im1,loc1,im2,loc2);T=zoo_getTransMat(gray1,loc1,gray2,loc2); im=zoo_imRegist(im1,im2,T);figure,imshow(im);zoo_x2gray.mfunction gray=zoo_x2gray(im)if length(size(im))==3gray=rgb2gray(im);elsegray=im;endgray=uint8(medfilt2(double(gray)));zoo_sift.mfunction [des,loc]=zoo_sift(im)[row,col]=size(im);f=fopen('tmp.pgm','w');if f==-1error('Could not create file tmp.pgm.'); endfprintf(f, 'P5\n%d\n%d\n255\n', col, row); fwrite(f,im','uint8');fclose(f);if isunixcommand = '!./sift ';elsecommand = '!siftWin32 ';endcommand = [command ' <tmp.pgm >tmp.key']; eval(command);g=fopen('tmp.key','r');if g==-1error('Could not open file tmp.key.');end[header,cnt]=fscanf(g,'%d %d',[1 2]);if cnt~=2error('Invalid keypoint file beginning.'); endnum=header(1);len=header(2);if len~=128error('Keypoint descriptor length invalid (should be 128).');endloc=double(zeros(num,4));des=double(zeros(num,128));for k=1:num[vector,cnt]=fscanf(g, '%f %f %f %f', [1 4]);if cnt~=4error('Invalid keypoint file format');endloc(k,:)=vector(1,:);[descrip, count] = fscanf(g, '%d', [1 len]);if (count ~= 128)error('Invalid keypoint file value.');enddescrip = descrip / sqrt(sum(descrip.^2));des(k, :) = descrip(1, :);endfclose(g);for k=1:size(des,1)des(k,:)=des(k,:)/sum(des(k,:));enddelete tmp.key tmp.pgmzoo_drawPoints.mfunction zoo_drawPoints(im1,loc1,im2,loc2)im=zoo_appendingImages(im1,im2);imshow(im);hold onset(gcf,'Color','w');plot(loc1(:,2),loc1(:,1),'r*',loc2(:,2)+size(im1,2),l oc2(:,1),'b*');hold offzoo_BidirectionalMatch.mfunctionmatch=zoo_BidirectionalMatch(des1,des2,Num ,Thresh)X=sum(des1.^2,2);Y=sum(des2.^2,2);XY=des1*des2';zoo_BidirectionalMatchcorr=XY./sqrt(X*Y');[corr1,ix1]=sort(corr,2,'descend');corr1=corr1(:,1:Num);ix1=ix1(:,1:Num);[row1,col1]=find(corr1>Thresh);match12=zeros(length(row1),2);match12(:,1)=row1;match12(:,2)=ix1(size(corr1,1)*(col1-1)+row1); clear corr1ix1row1col1[corr2,ix2]=sort(corr,1,'descend');corr2=corr2(1:Num,:);ix2=ix2(1:Num,:);[row2,col2]=find(corr2>Thresh);match21=zeros(length(col2),2);match21(:,1)=ix2(Num*(col2-1)+row2);match21(:,2)=col2;clear corr2ix2row2col2m1=match12(:,1)*10000+match12(:,2);m2=match21(:,1)*10000+match21(:,2);clear match12match=[];for k=1:length(m1)re=m1(k)-m2;idx=find(re==0);if ~isempty(idx)match=[match;match21(idx,:)];endend zoo_linePoints.mfunction zoo_linePoints(im1,loc1,im2,loc2)im=zoo_appendingImages(im1,im2);imshow(im);hold onset(gcf,'Color','w');plot(loc1(:,2),loc1(:,1),'r*',loc2(:,2)+size(im1,2),l oc2(:,1),'b*');for k=1:size(loc1,1)text(loc1(k,2)-10,loc1(k,1),num2str(k),'Color','y',' FontSize',12);text(loc2(k,2)+size(im1,2)+5,loc2(k,1),num2str( k),'Color','y','FontSize',12);line([loc1(k,2) loc2(k,2)+size(im1,2)],...[loc1(k,1) loc2(k,1)],'Color','g');endhold offzoo_getRotAgl.mfunction agl=zoo_getRotAgl(loc1,loc2)ori1=loc1(:,4);ori2=loc2(:,4);agl=ori2-ori1;agl=agl*180/pi;zoo_drawRotAglHist.mfunction zoo_drawRotAglHist(agl)agl=agl(agl>-180);agl=agl(agl<180);hist(agl,180);hold onset(gcf,'Color','w');xlabel('Rotated Angle(¡ã)');ylabel('Number of Feature Point');hold offzoo_getTransMat.mfunctionT=zoo_getTransMat(gray1,loc1,gray2,loc2) gray1=double(gray1);gray2=double(gray2);N=size(loc1,1);iter=N*(N-1)*(N-2)/6;SEL=zeros(iter,3);count=1;for i=1:N-2for j=2:N-1for k=3:Nif i<j && j<kSEL(count,:)=[i j k];count=count+1;endendendendT=[];corr1=-1;for k=1:itersel=SEL(k,:);x1=loc1(sel,2);y1=loc1(sel,1);x2=loc2(sel,2);y2=loc2(sel,1);xy1=[x1';y1';ones(1,3)];xy2=[x2';y2';ones(1,3)];t=xy1/xy2;grayset=getMask(gray1,gray2,t);if isempty(grayset)continueendd1=grayset(1,:);d2=grayset(2,:);corr2=(d1*d2')/sqrt((d1*d1')*(d2*d2'));if corr2>corr1corr1=corr2;T=t;endendfunction grayset=getMask(im1,im2,T) [row1,col1]=size(im1);[row2,col2]=size(im2);T=T^(-1);grayset=[];for i=1:row1for j=1:col1xy1=[j;i;1];xy2=round(T*xy1);if xy2(1)>=1 && xy2(1)<=col2 &&xy2(2)>=1 && xy2(2)<=row2grayset=[grayset,[im1(i,j);im2(xy2(2),xy2(1))]];endendendzoo_imRegist.mfunction im=zoo_imRegist(im1,im2,T)sz=3*max(length(im1),length(im2));dim=length(size(im1));if dim==3[row1,col1,~]=size(im1);[row2,col2,~]=size(im2);im=zeros(sz,sz,3);else[row1,col1]=size(im1);[row2,col2]=size(im2);im=zeros(sz,sz);endcX=sz/3;cY=sz/3;if dim==3im(1+cY:row1+cY,1+cX:col1+cX,:)=im1; elseim(1+cY:row1+cY,1+cX:col1+cX)=im1; endT=T^(-1);for i=1:size(im,1)for j=1:size(im,2)xy1=[j-cX;i-cY;1];xy2=round(T*xy1);nx=xy2(1);ny=xy2(2);if nx>=1 && nx<=col2 && ny>=1 &&ny<=row2if i<=cY || i>=cY+row1 || j<=cX || j>=cX+col1if dim==3im(i,j,:)=im2(ny,nx,:);elseim(i,j)=im2(ny,nx);endendendendendim=imCrop(im);im=uint8(im);function im=imCrop(pic)if length(size(pic))==3gray=rgb2gray(pic);elsegray=pic;endSZ=length(gray);k=1;while k<SZif any(any(gray(k,:)))breakendk=k+1;endceil=k;k=SZ;while k>0if any(any(gray(k,:)))breakendk=k-1;endbottom=k;k=1;while k<SZif any(any(gray(:,k)))breakendk=k+1;endleft=k;k=SZ;while k>0if any(any(gray(:,k)))breakendk=k-1;endright=k;if length(size(pic))==3im=pic(ceil:bottom,left:right,:);elseim=pic(ceil:bottom,left:right);endzoo_appendingImages.mfunction im=zoo_appendingImages(im1,im2) if length(size(im1))==3[row1,col1,~]=size(im1);[row2,col2,~]=size(im2);if row1<=row2im1=[im1;zeros(row2-row1,col1,3)];elseim2=[im2;zeros(row1-row2,col2,3)];endelse[row1,col1]=size(im1);[row2,col2]=size(im2);if row1<=row2im1=[im1;zeros(row2-row1,col1)];elseim2=[im2;zeros(row1-row2,col2)];endendim=[im1,im2];zoo_optIndexfunction opt=zoo_optIndex(agl) [n,xout]=hist(agl,180);alpha=0.75;[~,IX]=find(n>alpha*max(n));n=n(IX);xout=xout(IX);theta=sum(xout.*n)/sum(n);rg=[theta-1,theta+1];opt=[];for k=1:length(agl)if agl(k)>=rg(1) && agl(k)<=rg(2) opt=[opt,k];endif length(opt)>=16breakendend。

基于SIFT算法的图像拼接技术研究与实现

基于SIFT算法的图像拼接技术研究与实现图像拼接技术是指将多张照片合成一张更大的画面，以获取更广阔的视野或更宽广的视角。

这种技术可以用于旅游景点的浏览、建筑物的全景展示等多个领域，因此在现代科技中被广泛使用。

本文将主要介绍使用SIFT算法实现图像拼接的技术原理和应用。

一、SIFT算法简介SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法可以提取图像中的局部特征并具有旋转不变性和尺度不变性。

这种算法在图像相关应用中非常实用，如图像识别、图像匹配、图像拼接等方面都有广泛的应用。

SIFT算法一般分为以下步骤：1. 尺度空间构建通过利用高斯卷积阶段来判断不同图像之间的尺度差异，将每张照片分成多层尺度的图像金字塔。

2. 关键帧检测在每层尺度中，通过计算高斯差分的方法来检测出图像中的局部极值点，这些极值点被认为是图像的不变特征点。

3. 方向确定在每个不变特征点周围的区域内，确定一个代表性角度作为该点的方向。

4. 关键帧描述在确定了特征点的方向之后，通过建立局部图像的梯度方向直方图，对每个不变特征点进行描述，转化为一个向量。

二、SIFT算法在图像拼接中的应用在图像拼接中，SIFT算法主要用于检测出两张图像中的重叠区域，并对这些区域进行融合。

通常，我们可以通过以下过程来利用SIFT算法进行图像拼接。

1. 特征点检测首先，我们需要分别对每张要拼接的图像进行SIFT算法检测，获得每张图像中的不变特征点。

2. 特征点匹配接下来，我们需要对不变特征点进行匹配，以便找到两张图像中的重叠区域。

这里可以采用诸如RANSAC等算法，去除错误匹配点。

3. 配准和融合最后，经过特征点匹配后，我们可以对两张图像进行配准和融合。

配准通常使用图像变形等方法进行。

融合通常采用平均法、最大值法或者自适应加权融合等不同的方法。

三、SIFT算法图像拼接实例以下是使用SIFT算法进行图像拼接的示例。

我们使用三张图片进行图像拼接。

sift的基本原理和应用场景

SIFT的基本原理和应用场景概述Scale-Invariant Feature Transform（SIFT）是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取算法。

它在计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用，特别是在目标识别和图像匹配方面。

本文将介绍SIFT算法的基本原理和常见的应用场景。

SIFT算法的基本原理1.尺度空间极值点检测–利用高斯滤波器在不同尺度下对图像进行平滑处理，得到一系列的高斯金字塔–对每个尺度的高斯金字塔图像进行差分操作，得到尺度空间的差分金字塔–在尺度空间的差分金字塔中，寻找局部最小和最大极值点，作为关键点的候选2.关键点定位–对候选关键点进行精确定位，通过在尺度空间的差分金字塔中进行拟合，得到关键点的精确位置和尺度–剔除低对比度和边缘响应不明显的关键点3.方向分配–在关键点周围的邻域内，计算梯度方向直方图，选择主方向作为关键点的方向–对关键点周围的邻域进行旋转，使得关键点具有旋转不变性4.特征描述–在关键点周围的邻域内，根据关键点的方向，在尺度空间的差分金字塔中计算局部特征向量–对局部特征向量进行归一化和主方向的旋转，得到最终的特征描述子SIFT的应用场景1.物体识别和目标跟踪–SIFT可以提取物体的唯一特征，用于物体识别和目标跟踪。

通过在目标图像和模板图像中提取SIFT特征，并进行特征匹配，可以实现物体识别和目标跟踪的功能。

2.图像拼接–SIFT可以识别图像中的特征点，并进行特征匹配。

利用SIFT 提取的特征点，在多幅图像中进行特征点匹配，可以实现图像拼接的功能，将多幅图像拼接成一幅全景图。

3.图像检索–SIFT提取的特征具有不变性和唯一性，可以用于图像检索。

通过在图像数据库中提取SIFT特征，将查询图像的特征与数据库中的特征进行匹配，可以实现图像检索的功能。

4.图像配准–SIFT可以进行图像配准，将不同视角或尺度的图像对齐。

通过提取图像中的SIFT特征，并进行特征匹配，可以实现图像的配准和对齐，用于医学图像配准、遥感图像的配准等领域。

基于改进SIFT算法的图像配准方法

ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４００６５，ＣＨＮ；
２．ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＤｅｓｉｇｎｉｎｇＣｏ．Ｌｔｄ．，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４００６５，ＣＨＮ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｓｆｏｒｔｈｅｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＳＩＦＴ（ｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ），ａｉｍ—
ＬｉｕＨｕｉ，ＳｈｅｎＨａｉｌｏｎｇ
（１．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆｔｈｅＡｐｐｌｉｃｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ
．
Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｉｔｓ
ｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐｕｔｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｃａｎｂｅｉｍｐｒｏｖｅｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｗｉｔｈｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｆｕｒｔｈｅｒｒａｉｓｉｎｇｍａｔｃｈｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙ，ａｎｄｅｎｈａｎｃｉｎｇｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＳＩＦＴａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｅｘｃｌｕｄｉｎｇｅｄｇｅｐｏｉｎｔｓ；ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｍａｔｃｈｉｎｇ；ｍａｔｃｈｉｎｇａｃｃｕ

python利用sift和surf进行图像配准

python利⽤sift和surf进⾏图像配准1.SIFT特征点和特征描述提取（注意opencv版本）⾼斯⾦字塔：O组L层不同尺度的图像（每⼀组中各层尺⼨相同，⾼斯函数的参数不同，不同组尺⼨递减2倍）特征点定位：极值点特征点描述：根据不同bin下的⽅向给定⼀个主⽅向，对每个关键点，采⽤4*4*8共128维向量的描述⼦进项关键点表征，综合效果最佳：pip uninstall opencv-pythonpip install opencv-contrib-python==3.4.2.16　1.特征点检测def sift_kp(image):gray_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)sift = cv2.xfeatures2d_SIFT.create()kp,des = sift.detectAndCompute(gray_image,None)kp_image = cv2.drawKeypoints(gray_image,kp,None) return kp_image,kp,des2.SIFT特征点匹配SIFT算法得到了图像中的特征点以及相应的特征描述，⼀般的可以使⽤K近邻（KNN）算法。

K近邻算法求取在空间中距离最近的K个数据点，并将这些数据点归为⼀类。

在进⾏特征点匹配时，⼀般使⽤KNN算法找到最近邻的两个数据点，如果最接近和次接近的⽐值⼤于⼀个既定的值，那么我们保留这个最接近的值，认为它和其匹配的点为good matchdef get_good_match(des1,des2):bf = cv2.BFMatcher()matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)good = []for m, n in matches:if m.distance < 0.75 * n.distance:good.append(m)return good　3.单应性矩阵Homography Matrix通过上⾯的步骤，我们找到了若⼲两张图中的匹配点，如何将其中⼀张图通过旋转、变换等⽅式将其与另⼀张图对齐呢？这就⽤到了单应性矩阵了。

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第3期（总第155期）2017年6月同煤科技TONG MEI KE JI1引言遥感图像是指来自于卫星、飞行器等遥感传感器的图片。

遥感图像中包含有大量的地表地物信息，且具有较好的解读性，在信息获取方面相较于传统信息采集方式更具有便捷性和实时性。

随着遥感技术的日臻成熟，遥感图像越来越多的应用于大地测量、矿产勘察、地质勘察等方面的科学研究和经济生产。

煤矿企业在实际生产过程中不仅需要对井下的地质构造、水文情况进行勘察，对于生产区域所在的地表情况同样需要进行详细的勘测。

例如在煤矿生产区域的河流、植被都能够反映出井下工作区域上方的含水量变化情况，同时也可以通过对地表公路、铁路、房屋等因素的监测来预防井下生产对附近居民生活造成的安全性隐患。

而这些地表地物的监测都离不开对遥感图像的解读。

遥感图像往往包含有非常丰富的信息，一方面有助于对地表情况的监测，但同时产生了不同遥感图像间的配准问题。

例如在对同一片区域进行不同时期、不同角度的信息采集时，需要对所采集的遥感图像进行精确的配准，以保证信息数据能够在统一坐标系内进行比较。

通过人工方法进行配准需要非常大的工作量，而且容易产生误差，所以建立一种计算机自动配准系统是非常必要的。

2基于SIFT 算法的图像配准设计2.1图像配准原理图像配准的目的是将同一区域的不同时期、不同视角的图像建立统一坐标系。

对不同图像中点位的坐标以及灰度、极值、方向等特征进行提取，得到关于点位特征值的函数T 1（x ，y ），T 2（x ，y ）。

配准过程就是建立合适的函数F （x ），使配准点T 2（x ，y ）=F(T 1（x ，y ）)。

2.2SIFT 特征算法SIFT (Scale Invariant Feature transform)算法是一种经典的特征提取算法，该算法的原理是在统一尺度空间内提取图像的局部特征，快速建立特征描述子。

SIFT 算法提取的特征描述子在发生亮度变化、尺度变化时可以保持不变，在发生旋转、噪声影响时也可以保持稳定，是一种可靠的图像配准特征依据。

2.3基于SIFT 特征算法的图像配准设计2.3.1多尺度空间生成由于需要进行配准的图像受到采样高度、采样角度的影响，其尺度大小是不统一的，因此在配准时需要在将图像的多尺度空间进行特征检测。

首先使用MATLAB 软件生成图像的高斯金字塔多尺度空间。

高斯核函数G(x,σ)的数学表达式为：G(X,σ)=1(2πσ)D /2e-x 21+x 22+...+x 2D2wX=(x 1,x 2,...x D )T在高斯多尺度空间内，由大尺度图像可以有效消除误差影响，小尺度图像可以进行有效的特征检测。

2.3.2图像极值点检测在多尺度空间内对图像的极值点进行检测，将图基于SIFT 算法的遥感图像配准系统设计与应用张正源摘要本文以MATLAB 软件作为开发工具，设计了一种基于SIFT 算法的遥感图像配准系统。

本系统能够对来自于不同传感器、不同分辨率、不同时段的遥感图像进行配准，实现对遥感图像的甄别、比对，有效建立遥感图像的统一坐标系，使遥感图像信息的解读更加准确便捷。

利用该系统进行储量测量，水文监测都能起到良好的应用效果，并能够实现远程测量。

关键词SIFT 算法；图像配准；遥感图像；MATLAB 软件；中图分类号TP751文献标识码B文章编号:1000-4866(2017)03-0015-04DOI:10.19413/ki.14-117.2017.03.004··15同煤科技TONG MEI KE JI2017年第3期像中的点位与其相邻区域的点位进行比较，所得的极值点即图像内水流、道路等地物的特征表示。

使用MATLAB 软件的内嵌函数do_localmax 来选择局部极值点作为潜在的关键点。

2.3.3主方向确定由于目标图像在方向上不统一，因此需要对提取的极值点进行特征点方向确定以保证配准图像方向的正确性。

对图像极值点所在区域的点位进行方向计算，使用直方图进行点位像素统计，采用其峰值方向作为主方向，如图1所示。

图1梯度方向直方图构建2.3.4特征描述子生成根据以上步骤所得的图像特征对图像极值点及其相邻点位的像素值，极值点为描述子中心，由箭头方向描述区域点位像素值梯度方向，由箭头长度描述其像素变化梯度，如图2所示。

图2（a ）图像梯度图2（b ）特征点描述此时所得到的特征描述子包含有特征点的尺度和方向特征，可以有效消除图像采集过程中所产生的图像伸缩、旋转等影响。

2.3.5欧式特征匹配得到图像的特征描述子以后就可以进行图像特征匹配了，本文采用欧式距离变换实现图像的特征匹配。

将特征点的像素值转化为与待配准点位间的距离。

待配准图像与原图像中的特征点欧式距离最短的匹配为正确匹配，设置欧式最短距离与欧式次短距离比值为0.8时，特征匹配具有较高的置信度。

3实验仿真分析首先以1500×1516像素的彩色图像作为参考图像，对256×256像素的彩色图像进行配准。

图3像素1500×1516图像图4像素256×256图像图5图像配准结果使用本次设计的配准系统对图3提取了122个特征描述点，对图4待配准图像提取了103个特征描述点，成功匹配58个点位，配准结果如图5所示，可以看出配准点位较多，无明显配准错误。

第二次实验采用像素为1800×1819的灰度图像作为参考图像，对像素为256×256的灰度图像进行配准。

图6像素1800×1819图像图7像素256×256图像由于灰度图像所包含的图像点位信息比彩色图像少，因此对参考图像图6提取了92个特征描述点，对待配准图像图7提取了83个特征描述点，成功配准点数33个。

配准结果如图8所示。

主方向051015··16图8第二组图像配准结果表1三组图像配准结果比较参考图像1500×1516彩色图像1800×1819灰度图像待配准图像256×256彩色图像256×256灰度图像配对点数5833配准时间0.4150.139两次配准实验结果比对如表1所示，可以看出，对彩色图像配准时，图像包含信息较多，形成了特征点较多，配准结果更加准确，但是耗时较长。

而对灰色图像进行配准所提取的特征点少于彩色图像，但配准结果也基本没有明显配准错误，且耗时较少。

因此当需要进行粗匹配时可以采用灰度图像进行配准，而精度要求较高时，应当采用彩色图像进行配准。

4系统应用情况该系统在白洞煤业公司煤场储量测量方面起到了远程测量的作用。

图9和图10是拍摄与不同角度的煤场现状图，可以看出图中煤场形状发生了偏转和缩放，不利于比对。

图9煤场参考图像图10煤场待配准图像经过图像配准后的图像如图11所示，可以看出，由于图9图10所发生的偏转和缩放并不明显，配准系统有效地将图10进行了适应处理，得到了与图9相同的角度和比例尺。

在实际测量中，只需要对参考图像进行准确的测量，待配准图像的测量可以通过对同一尺度图像中的煤场高度，面积计算来实现。

其计算结果与人工测量结果相近，具有较高的可靠性。

用遥感图像，或飞行器俯拍图像则能够获得更准确的煤场面积，进行更准确的细节测量。

图11煤场图像配准结果该系统还应用于水文情况的远程观测，图12，图13是采集于不同角度的口泉河某段的细节图像。

图12口泉河某段参考图像图13口泉河某段待配准图像由于图12、图13中河流方向发生了明显的旋转，首先进行特征点提取，如图14所示：图14图像特征点提取根据特征点的信息对待配准图像进行适应处理，得到与参考图像相同的尺度和方向，如图15所示。

图15水文图像配准结果在水文观测过程中，根据河流附近参照物的比例可以得到河流各位置的宽度值，并通过图像配准系统对该区域的水量情况进行长期持续的远程监测。

大大减少了工作量并提高了工作效率。

5结语同煤科技TONG MEI KE JI2017年第3期经过仿真和应用的验证，基于SIFT 算法的图像配准系统可以有效实现对图像进行配准，将图像的尺度、方位等特征配准到统一坐标系。

在煤矿生产中的煤场储量测量、地质变形监测、水文环境变化观测等方面都有良好的应用效果，减少了监测成本和工作强度，并且提高了监测精度，有很好的推广效果。

参考文献[1]朱鹤.遥感技术在地表水源地水体监测中的应用研究[D].中国水利水电科学研究院,2013.[2]陈明生.图像配准技术研究应用[D].长沙:国防科技大学学位论文,2006:21-38.[3]冯嘉.SIFT 算法的研究与改进[D].吉林大学,2010:15-24.作者简介张正源，男，1988年12出生，2011年吉林大学毕业，大同煤矿集团白洞煤业公司工作，助理工程师。

收稿日期：2017-05-25Design and application of remote sensing image registration system based on SIFT algorithmZHANG Zheng-yuanAbstract:In this paper,a remote sensing image registration system based on SIFT algorithm is designed by using MAT⁃LAB software as a development tool.The system can register the remote sensing images from different sensors,different resolutions and different times to realize the screening and comparison of remote sensing images,and establish the uni⁃fied coordinate system of remote sensing images effectively,so that the information interpretation of remote sensing image is more accurate and convenient.The use of the system for the storage measurement and hydrological monitoring can play a good application effect and can achieve the remote measurement.Key words:SIFT algorithm;Image registration;Remote sensing image;MATLAB software （上接第14页）具有一定缩量，下部充填体强度较高，可缩性较小，实现了柔性材料缓冲顶板前期运动冲击动载、高强度材料支承顶板后期作用力的巷旁支护。