一种用于图像拼接的角点匹配算法

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基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用

第46卷　第4期厦门大学学报(自然科学版)Vol.46　No.4　2007年7月Journal of Xiamen University (Nat ural Science )J ul.2007　基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用庄志国,孙惠军,董继扬3,陈　忠(厦门大学物理学系,福建省半导体照明工程技术研究中心,福建厦门361005)收稿日期:2006211221基金项目:国家自然科学基金(10375049,20573084)资助3通讯作者:jydong @摘要:研究了图像匹配与图像角点匹配之间的关系,并在此基础上提出一种基于角点检测的图像匹配算法,成功地应用于图像拼接中.该算法将角点作为图像的特征点,并通过角点值、邻域角点数、角点间距及参数一致性等4个指标对角点集进行逐级筛选,有效地剔除了不匹配的角点,保证了匹配精度,同时避免了传统算法中进行模板匹配的繁重计算,大大提高了匹配速度.图像拼接实验验证了本文算法的快速、准确和稳定的特性.关键词:图像匹配;角点检测;图像拼接中图分类号:TP 391 文献标识码:A 文章编号:043820479(2007)0420501205 图像匹配是计算机视觉研究领域中的热点问题,也是许多计算机视觉理论和应用的基础.同时,图像匹配又是该领域的一个瓶颈,许多重要的计算机视觉理论与应用都是在假设匹配问题已经解决的前提下展开的[1-2].因此,实现精确、快速、稳定的图像匹配算法有利于对视觉信息后续处理的研究.图像匹配方法大致分为3类:基于图像灰度的匹配[3]、基于特征的匹配[4-5]和基于变换域的匹配[6-7].其中,基于特征的匹配方法由于利用了图像中数量较少、特征较稳定的一些点、线或边缘等进行匹配,大大压缩了所需处理信息量,使得匹配搜索的计算量小、速度较快.而且该方法对图像灰度的变化具有鲁棒性,是目前研究最多、应用最广的一类匹配方法.但常见的基于图像特征的匹配算法中存在两个不足之处:一是算法的匹配精度不高、稳定性不好.由于匹配算法只用到了图像的一小部分信息,因此匹配结果容易受到噪声、图像信息分布等因素的影响,且对特征点的准确性及稳定性的依赖较高.二是特征点的匹配搜索速度仍有待于提高.大多数匹配算法采用模板相关方法进行遍历性的匹配搜索,因此,算法的计算量大、速度慢.针对上述两个不足之处,本文提出了一种新的基于角点检测的匹配算法.首先用计算量较少、稳定性较好的Harris 算子[8]提取图像的特征点,分别得到参考图像和待匹配图像的角点集;再根据图像匹配与角点集匹配之间的关系,从角点值、邻域角点数和角点间距等3个方面对图像角点进行逐步筛选,然后利用匹配参数的一致性进行检验,进一步剔除误匹配点,保证图像匹配的精度,有效降低了因角点检测算法的不稳定性等因素给图像匹配带来的影响,并最终获得准确、稳定的匹配角点集.此外,由于该算法充分利用了角点的特性,将图像匹配搜索转化为角点匹配搜索,从而避免了已有算法中进行模板匹配的繁重计算量,大大提高了搜索速度.最后将此匹配算法成功地应用于图像拼接中,验证了本文算法的有效性.1　H arris 角点及其性质角点,又称为兴趣点,是像素点在其邻域内的各个方向上灰度变化量足够大的点.它是一种重要的图像特征点,包含了图像中丰富的二维结构信息,广泛应用于各种图像处理技术中.本文选用Harris 算子提取的角点作为特征点,并应用于图像匹配中.Harris 算子是Harris 和Step hens [8]提出的一种基于信号的角点特征提取算子,具有计算简单、提取的角点特征均匀合理、可以定量提取特征点以及算子稳定的特点.其处理过程表示如下M =G ( s )g 2x g x gy g x g yg 2x(1)R =det (M )-k ・t r 2(M ),k =0.04(2)其中g x 为x 方向的梯度,g y 为y 方向的梯度,G ( s )为高斯模板,det 为矩阵的行列式,t r 为矩阵直迹,k 为常数,R 表示图中相应象素点的兴趣值.若某一象素的兴趣值处于邻域最大,且大于阈值(R 0)时,则该象素称为角点,相应的兴趣值称为该角点的角点值. 图1　两个重叠图像块的角点示意图(a )参考图的角点;(b )待匹配图的角点Fig.1　Sketch map of the corners in two overlap image blocks角点反映了图像的一个局部灰度特征.各种基于角点的图像处理方法的本质是:用角点代表其邻域图像块进行各种操作,从而减小图像处理的复杂度,提高计算速度.我们的意图也是用角点代表图像进行图像匹配.当然,与图像本身所包含的复杂信息相比,角点反映出来的信息极其有限,因此,从严格意义上讲,任何角点关系都不足以作为图像精确匹配的充分条件.幸好在实际应用中,大多数情况只涉及平滑的自然图像,而这种图像可以用角点很好地近似描述,本文也只讨论平滑的自然图像.从Harris 算子的计算公式可见,若两幅图像间只存在平移和旋转,可用相同的阈值(R 0)提取这两幅图像的角点.设两图像的重叠部分的角点集分别为C 和C ′,如图1所示,则有结论1　角点数相同,即C ={c 1,c 2,…,c n }和C ′={c ′1,c ′2,…,c ′n }包含相同的角点数.结论2　设c i 和c ′i 为对应角点,则它们的角点值相同,即R (c i )=R (c ′i ).结论3　设c i 和c ′i 为对应角点,则c i 邻域的角点数应该等于c ′i 邻域的角点数,即N r (c i )=N r (c ′i ),r 为邻域半径.如图1(a )中的角点I 和(b )中的对应角点I ′,其邻域的角点数均为3.结论4　设c i ,c j ∈C ,c ′i ,c ′j ∈C ′,c i ,c ′i 是对应角点,c j ,c ′j 也是对应角点,则它们的距离相等,即d (c i ,c j )=d (c ′i ,c ′j ).如图1(a )中的角点I 和(b )中的对应角点I ′,它们到周围其它对应角点的距离相等.上述4个结论是图像匹配时反映在角点集上的一些必要条件,它们还不足以作为图像匹配的充分条件.因此,局部匹配并不一定表明总体也匹配.由于角点本身只反映图像的局部特征,上述4个结论也只涉及到局部的角点性质,因此不能作为图像匹配的充分条件.显然,作为匹配图像的角点集,各角点必须满足一致性原则,即结论5　设c i 与c ′i 为一对任意的匹配角点,c j 与c ′j 是另一对任意的匹配角点(c i ,c j ∈C ,c ′i ,c ′j ∈C′),根据c i 、c ′i 、c j 、c ′j 可以计算出匹配参数P ij =(Δx ij ,Δy ij ,Δθij ),其中Δx ij ,Δy ij 为待匹配图像相对于参考图像在x 轴和y 轴上的平移量,Δθij 为旋转角度;下标ij 表示角点对的序号.这样对于集合C 和C ′中的任意两对相应角点对,其匹配参数应相等,即P ij 为常矢量.结论5从图像的整体上描述了图像匹配时,角点集应该满足的关系.至此,结论1～5不仅在局部上,而且在整体上都保证了图像的匹配.接下来我们根据上述5个角点集关系,给出一种新的图像匹配算法.2　基于角点的匹配算法为了简单起见,本文只考虑刚体图像匹配问题.设A 和B 为两幅待拼接图像,用相同的阈值R 0提取其角点,设角点集分别为C A ={c 1,c 2,…,c m }和C B ={c ′1,c ′2,…,c ′n }.由于A 和B 往往仅有一部分区域重叠,而且重叠区域的大小未知,因此,图像匹配问题就是分别从C A 和C B 中寻找两个子集,使得C 和C ′满足上一小节给出的5个结论.匹配算法分为4个步骤逐层抽取C A 和C B的子集.2.1　角点值匹配根据结论2,若图像A 和B 匹配,则其上的两个匹配角点的角点值相同.因此,C A 和C B 中具有相同角点值的角点可认为是可能的匹配角点.但由于在图像获取过程中,常常会受到光照、噪声、图像离散化等因素的影响,角点值的计算存在一定的波动,因此,在角点值匹配时,匹配条件须适当的放宽.若R (c i )-R (c ′j )≤δ(3)其中δ>0为允许误差,则认为c i 和c ′j 是可能的匹配角点.根据式(3),可以在C A 和C B 中找到两个子集合C 1={c 1,c 2,…,c l }和C ′1={c ′1,c ′2,…,c ′k }.应该注・205・厦门大学学报(自然科学版) 2007年意,角点值匹配后的集合C1和C′1中的角点不一定一一对应,即C1和C′1所包含的角点数可能不相同. 2.2　邻域角点数匹配根据结论3,若图像A和B匹配,则其上的两个匹配角点在相同邻域内的角点数应相同.因此,通过邻域角点数匹配剔除C1和C′1中不满足该条件的角点,得到新的角点集C2={c1,c2,…,c g}和C′2={c′1,c′2,…,c′h}.类似地,C2和C′2中的角点数也可能不相同. 2.3　角点间距匹配根据结论4,图像A和B中对应的两个角点与各自邻域内其余对应角点间的距离应相同,因此,角点间距匹配就是进一步剔除C2和C′2中不满足该条件的角点,得到新的子集合C3和C′3.具体操作如下:设c i和c′i是一对已满足角点值匹配和邻域角点数匹配的角点,设邻域角点数为p,c i和c′i到其邻域各角点的距离按降序排列分别为{d1,d2,…,d p}和{d′1, d′2,…,d′p},若{d1,d2,…,d p}和{d′1,d′2,…,d′p}在偏差允许范围内一一对应相等,则认为c i和c′i是匹配角点,否则不然.经上述步骤后,两个角点集(C3和C′3)所包含的角点数仍然有可能不一致.为了计算方便,可以直接剔除“多一对应”或“一多对应”的角点,使得C3和C′3所包含的角点数相同,即C3={c1,c2,…,c f}和C′3= {c′1,c′2,…,c′f},同时满足结论1的要求.2.4　一致性检验根据结论5,对于任意的匹配角点对,其匹配参数(即旋转角度Δθ)应该是相同的.一致性检验的目的是:剔除匹配参数偏差较大的角点,使得角点集合中各角点的匹配参数一致.如图2所示,利用待参考图像和匹配图像的两对相应角点的连线关系,可以计算出一个角度参数(Δθ).理论上,任意两对相应角点的角度参数值应该是相等的.利用这点性质,我们很容易找出C3和C′3中的误匹配角点.剔除C3和C′3中的误匹配角点,可得到新的角点集C4=c1,c2,…,c e和C′4={c′1,c′2,…,c′e},它们满足匹配参数一致性.C4和C′4从整体上进一步提高了图像的匹配精度.2.5　计算复杂度分析设图像的角点总数为n,特征点邻域的平均角点数为b,则上述4个匹配步骤的计算量大致为:O(n2)、O(n)、O(nb2)和O(n2),因此上述算法的总计算量大致为O(n2)+O(2n)+O(nb2)+O(n2)=　图2　图像旋转角度的计算(a)参考图像的部分角点;(b)待匹配图像的对应角点Fig.2　Rotation angle computing method　O(2n2+2n+b2n)(4)对于相关法,由于算法采用模板匹配法进行搜索,设模板大小为t×t,则相关法匹配搜索的计算复杂度为O(n2t2).可见上述算法的计算量比相关法的计算量小得多,因此搜索速度也将得到提高.3　图像拼接的应用3.1　图像拼接图像拼接是将两幅或多幅来自同一场景的有重叠区域的小尺寸图像合成为一幅大视野图像;图像拼接在遥感图像处理、图像镶嵌、医学成像处理、虚拟现实技术中都有着广泛的应用[9-10].图像匹配是图像拼接的一个关键步骤,因此,通过图像拼接应用可以检验图像匹配算法的性能.设(x,y)为待匹配图像像素点坐标,(x′,y′)为参考图像像素坐标,则两者之间的关系可以表示为[11]: uvw=m0m1m2m3m4m5m6m71xy1(5)其中(u,v,w)T和(x,y,1)T分别是x′,y′和x,y的齐次坐标表示,m0,…,m7称为变换参数.根据精确匹配后的角点集C4和C′4的角点对坐标,采用随机采样算法(Random Sample Consensus, RANSAC)[12]就可以方便地估计出m0,…,m7这8个参数.然后将这8个参数代回方程(5),可得:x′=uw=m0x+m1y+m2m6x+m7y+1,y′=vw=m3x+m4y+m5m6x+m7y+1(6)利用式(6)可以将待拼接图像中的各像素的坐标映射到参考图像坐标系中.此外,由于光照条件不尽相同,两幅待拼接图像在总体亮度上可能会有所差异.如果简单地将图像拼接・35・第4期庄志国等:基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用　图3　实际图像的拼接结果(a )参考图像;(b )待拼接图像;(c )图像拼接结果Fig.3　Stitching result of two images接起来,在图像的拼合处会存在亮度的不连续现象,产生明显的拼缝,影响拼接的效果.为了使待拼接的两幅图像在重叠区域上能够平滑拼接,通常采用渐入渐出法[13]进行平滑拼接.3.2　实验及结果分析为了检验本文提出的图像匹配算法的性能,我们将它应用到图像拼接中.1)实验1　实际图像的匹配与拼接图3(a )和(b )是用普通数码相机在同一时间、一视点,采用相同焦距拍摄到的两幅景观图(图中的“+”表示所提取的部分角点的位置).用本文提出的算法对图3(a )和(b )进行特征匹配和拼接,拼接结果见图3(c ).可见,图像拼接过渡区平滑,不存在明显的拼接痕迹.表1是各匹配步骤后,两幅图像的角点集剩余的角点数.由此说明本文提出的图像匹配算法可以实现比较精确的匹配.表1　各匹配步骤后的角点数Tab.1　Number of remainder corners in each matching step图像匹配步骤总角点数角点值邻域角点数角点间距一致性检验参考图　324188157133129待匹配图3012161671331292)实验2　合成图像匹配与拼接图4(a )和(b )是来自同一幅图像的不同位置的两幅具有重叠区域的小图像,其中(b )图的旋转角度为10°.用本文算法对图4(a )和(b )进行匹配和拼接,拼接结果见图4(c ).作为对比,我们实现了基于相关的角点匹配算法[13]并对图4(a )和(b )进行匹配和拼接.由于两种算法的拼接效果相差不多,很难从拼接结果图上看出两　图4　合成图像的拼接结果(a )参考图像;(b )待匹配图像;(c )图像拼接结果Fig.4　Stitching result of two synthetical images种算法的区别,因此我们采用如下方法评价匹配算法的精度:把一幅大图像分割成两幅具有重叠部分的小图像,然后将其中一幅小图像绕其图像中心旋转一定的角度Δθ,对这两幅小图像进行匹配,计算匹配后两幅图之间的旋转角度Δθ′,并与实际旋转角度Δθ做比较.结果如表2所示.・405・厦门大学学报(自然科学版) 2007年表2　两种匹配方法的比较Tab.2　The comparison of the two matching algorithms实际旋转角度/(。

CCD对位方法

CCD对位方法CCD（Charge-Coupled Device）是一种用于光电转换的器件，广泛应用于数字相机、摄像机、显微镜、望远镜等光学系统中。

在图像处理和计算机视觉领域中，CCD对位方法是一种常用的图像处理技术，用于将两幅或多幅图像进行准确的对齐。

下面将详细介绍CCD对位方法的原理和应用。

一、CCD对位方法的原理CCD对位方法的原理基于两幅或多幅图像中的特征点之间的对应关系。

在进行对位之前，首先需要在每幅图像中提取出一些具有代表性的特征点，例如角点、边缘等。

然后通过计算这些特征点之间的相似性度量，找到两幅图像中具有相同位置的特征点对。

常用的CCD对位方法有以下几种：1. 特征点匹配法：该方法通过计算两幅图像中特征点的相似性度量，找到两幅图像中具有相同位置的特征点对。

常用的特征点匹配算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。

2.基于区域的对位方法：该方法将两幅图像分割成若干个区域，并计算每个区域之间的相似性度量。

通过比较不同区域之间的相似性度量，找到两幅图像中具有相同位置的区域对。

3.相位相关法：该方法通过计算两幅图像的傅里叶变换，并计算它们之间的相位相关系数。

通过最大化相位相关系数，找到两幅图像中具有相同位置的像素点对。

4.灰度匹配法：该方法通过计算两幅图像中像素点的灰度值之间的相似性度量，找到两幅图像中具有相同位置的像素点对。

常用的灰度匹配算法有归一化互相关法、互信息法等。

二、CCD对位方法的应用1.图像拼接：在全景拍摄、卫星遥感等领域中，常常需要将多幅图像拼接成一幅全景图像。

CCD对位方法可以用于将多幅图像准确地对齐，从而实现图像的拼接。

2.图像配准：在医学影像、卫星图像、地理信息系统等领域中，常常需要将不同时间或不同传感器获取的图像进行配准。

CCD对位方法可以用于将这些图像进行准确的对齐，从而实现图像的比较和分析。

一种基于Harris角点特征精确匹配的图像拼接方法

一种基于Harris角点特征精确匹配的图像拼接方法涂春萍;柴亚辉;李广丽;刘觉夫【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2011(030)010【摘要】提出了一种基于Harris角点特征的精确匹配方法.该方法首先提取参考图像及待拼接图像中各自的Harris角点点集,并计算出这2个点集间每对点的圆形邻域图像的相关系数;再通过提取各个角点邻 .域的Hu矩特征,获得了该特征下每对点的相似程度.将不同特征下的相似度进行归一化并融合,构造出2个点集间,每对点的相似度表.在此表的基础上,优化匹配结果,使得匹配点对的总体相似程度高,从而得到精确匹配.由于Hu矩特征具有旋转及尺度不变性,因此提取出的角点特征能够较好地抵抗常见的图像变换.最后,实现了一套包括图像预处理、图像对齐与匹配等诸多模块的图像拼接系统.通过实际操作表明,该方法的图像拼接效率较高,有较好的鲁棒性.【总页数】4页(P40-43)【作者】涂春萍;柴亚辉;李广丽;刘觉夫【作者单位】华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013;华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013;华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013;华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013【正文语种】中文【中图分类】TP317.4【相关文献】1.一种改进的基于Harris角点的图像拼接方法 [J], 张宇驰2.基于SIFT特征点精确匹配的图像拼接技术研究 [J], 王邦国3.一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究 [J], 盖进伟;韩燮4.一种基于SIFT特征匹配的自动图像拼接方法 [J], 夏朝贵;李二森;刘智;杨婷;邱志斌5.一种基于Harris角点特征的图像拼接方法 [J], 侯艳杰;曹杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Python技术实现图像特征提取与匹配的方法

Python技术实现图像特征提取与匹配的方法随着科技的不断进步，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。

图像特征提取与匹配是图像处理中的重要环节之一，它能够通过识别图像中的关键特征点，进行图像的检索、识别和对比。

Python作为一门功能强大的编程语言，提供了各种库和工具，可以方便地实现图像特征提取与匹配的方法。

一、图像特征提取图像特征是指在图像中具有独特而稳定的可视化特性，例如边缘、角点、颜色分布等。

图像特征提取的目的就是从图像中找到这些独特的特征点，以便后续的处理和分析。

1. 边缘检测边缘是图像中不同区域之间的分界线，是图像中的显著特征。

Python的OpenCV库提供了Sobel算子、Canny算子等用于边缘检测的函数，可以方便地实现边缘检测的过程。

2. 角点检测角点是图像中具有明显曲率或者弯曲的地方，是图像中的显著特征。

OpenCV 中的Harris角点检测算法和Shi-Tomasi角点检测算法提供了在Python中实现角点检测的函数。

3. SIFT和SURF特征提取SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是两种经典的特征提取算法，它们可以提取图像中的局部特征，并具有旋转、尺度不变性。

Python中的OpenCV库提供了SIFT和SURF算法的实现，可以方便地提取图像的特征。

二、图像特征匹配图像特征匹配是将两幅或多幅图像中的特征点进行对齐和匹配。

通过图像特征匹配，可以实现图像的检索、识别和对比，是图像处理中的重要环节。

1. 特征点描述在进行图像特征匹配之前，需要对特征点进行描述。

描述子是一种对特征点进行数学表示的方法，可以用于特征点的匹配和对比。

OpenCV中的SIFT和SURF 算法可以提取特征点的描述子。

2. 特征点匹配特征点匹配是将两个图像中的对应特征点连接起来，实现图像的对齐和匹配。

OpenCV中提供了FLANN（最近邻搜索）库，可以高效地实现特征点的匹配。

同时，还可以使用RANSAC算法进行特征点匹配的筛选和优化。

图像的拼接----RANSAC算法

图像的拼接----RANSAC算法⼀、全景拼接的原理1.RANSAC算法介绍RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、⽆法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。

这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产⽣的。

同时RANSAC也假设，给定⼀组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的⽅法。

2.使⽤RANSAC算法来求解单应性矩阵在进⾏图像拼接时，我们⾸先要解决的是找到图像之间的匹配的对应点。

通常我们采⽤SIFT算法来实现特征点的⾃动匹配，SIFT算法的具体内容参照我的上⼀篇博客。

SIFT是具有很强稳健性的描述⼦，⽐起图像块相关的Harris⾓点，它能产⽣更少的错误的匹配，但仍然还是存在错误的对应点。

所以需要⽤RANSAC算法，对SIFT算法产⽣的128维特征描述符进⾏剔除误匹配点。

由直线的知识点可知，两点可以确定⼀条直线，所以可以随机的在数据点集中选择两点，从⽽确定⼀条直线。

然后通过设置给定的阈值，计算在直线两旁的符合阈值范围的点，统计点的个数inliers。

inliers最多的点集所在的直线，就是我们要选取的最佳直线。

RANSAC算法就是在⼀原理的基础上，进⾏的改进，从⽽根据阈值，剔除错误的匹配点。

⾸先，从已求得的匹配点对中抽取⼏对匹配点，计算变换矩阵。

然后对所有匹配点，计算映射误差。

接着根据误差阈值，确定inliers。

最后针对最⼤inliers集合，重新计算单应矩阵H。

3.基本思想描述：①考虑⼀个最⼩抽样集的势为n的模型(n为初始化模型参数所需的最⼩样本数)和⼀个样本集P，集合P的样本数#(P)>n，从P中随机抽取包含n 个样本的P的⼦集S初始化模型M；②余集SC=P\S中与模型M的误差⼩于某⼀设定阈值t的样本集以及S构成S*。

S*认为是内点集，它们构成S的⼀致集(Consensus Set)；③若#(S*)≥N，认为得到正确的模型参数，并利⽤集S*(内点inliers)采⽤最⼩⼆乘等⽅法重新计算新的模型M*；重新随机抽取新的S，重复以上过程。

一种有效的角点检测与匹配算法

一种有效的角点检测与匹配算法周舒篁;袁杰【摘要】角点的检测和匹配是三维重建工作的基础部分,也是关系到三维图像重建准确性的重要部分.提出了一种角点检测算法,集多种经典算法之长处,用双重不同的判定条件,提高了的角点检测的速度,增加了检测出的角点数,并且改善了角点的精确度.在此基础上进一步提出使用简单的模板匹配方法进行角点匹配.实验表明,该算法简单且精确度高,优于其他现有的算法,而且能够得到足够多的匹配对进行下一步的三维重建工作.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2010(033)004【总页数】4页(P45-48)【关键词】角点检测;角点匹配;三维重建;角点精确度【作者】周舒篁;袁杰【作者单位】南京大学,江苏,南京,210093;南京大学,江苏,南京,210093【正文语种】中文【中图分类】TP3110 引言在三维图像重建的工作中，角点的检测和匹配是很重要的前期准备。

在角点检测和匹配的领域，前人做了很多工作，如Harris算法[1]、SUSAN算法[2-4]、sift算法[5]等。

Harris算子是由C.Harris和M.J.Stephens于1988年提出的一种基于信号的点特征提取算子，此算子受信号处理中自相关函数的启发，给出与自相关函数相联系的矩阵M。

M阵的特征值是自相关函数的一阶曲率,如果两个特征值曲率值都高,那么就认为该点是角点。

该算法虽然速度较快，但是检测出来的角点较少，会影响下一步的匹配。

SUSAN算法是1997年英国牛津大学的Smith等人提出的一种处理灰度图像的方法。

该算法将位于圆形窗口模板中心等待检测的像素点视为核心点。

核心点区域可以划分为亮度值等于或相似于核心点亮度的区域，即核值相似区(USAN)和亮度值不相似于核心点亮度的区域。

该算法比较直观，但是会出现的误检测。

SIFT算法的主要思想是利用多尺度变换在尺度空间中找极值点,提取角点位置和方向,使其对图像缩放、旋转、光线变化甚至仿射变换保持不变，算法比较复杂，速度也不高。

特征图像匹配算法

特征图像匹配算法1. 简介特征图像匹配算法是一种计算机视觉中常用的算法，用于在两幅图像之间找到相对应的特征点，并将它们匹配起来。

这种算法在多个应用领域都有广泛的应用，包括图像检索、三维重建、目标跟踪等。

特征图像匹配算法的核心思想是通过提取图像中的关键特征点，然后计算这些特征点的描述子，在不同图像中进行匹配，找到相对应的特征点。

这些特征点通常是图像中的角点、边缘或者纹理等具有区分性的部分。

2. 特征提取在特征图像匹配算法中，特征点的提取是首要任务。

常用的特征点提取算法包括Harris角点检测、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF （Speeded-Up Robust Features）等。

•Harris角点检测是一种通过计算图像中像素点周围的灰度变化来检测图像中的角点的算法。

它主要是通过计算图像中每个像素点的窗口内的像素梯度的方差来确定是否为角点。

•SIFT是一种尺度不变特征变换的算法，它可以在不同大小和旋转角度的图像中匹配特征点。

SIFT算法首先通过高斯滤波器进行图像平滑，然后通过DoG（Difference of Gaussians）算子检测图像中的极值点作为特征点。

•SURF是一种类似于SIFT的特征提取算法，但它具有更快的计算速度和更好的旋转不变性。

SURF算法通过检测图像中的极值点，并计算它们的Haar小波特征来提取特征点。

3. 特征描述在特征提取之后，需要对特征点进行描述，以便在不同图像中进行匹配。

常用的特征描述算法包括ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）、BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）等。

•ORB是一种具有旋转不变性和尺度不变性的特征描述算法。

它通过计算特征点周围的像素点在不同方向上的灰度变化来生成特征点的描述子。

最后，ORB算法将描述子通过二进制编码，以降低计算复杂度。

基于Harris角点的图像匹配算法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｅｗｈｉｇｈ－ｓｐｅｅｄｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄＯｉｌｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｓｃｏｉｎｅｒｆｅａｔｕｒｅｓｗｉｔｈｇｒａｙｖａｌｕｅｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｈａｒｒｉｓｃｏｒｎｅｒｐｏｉｎｔｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｇｒａｙｖａｌｕｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｓｄｅｆｉｎｅｄ．Ｉｔｔａｋｅｓｆｕｌｌａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｇｒａｙｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｃｏｒｎｅｌ ’ｐｏｉｎｔａｎｄｇｒａｙｖａｌｕｅａｒｏｕｎｄｔｈｅｃｏｒｎｅｒｐｏｉｎｔａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｏｍａｔｃｈ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓ
摘要：提出了新的基于特征点的高速图像匹配算法。该算法把角点特征和灰度值特征结合起
来，定义了一种基于Ｈａｒｒｉｓ角点的灰度值特征，并充分利用角点灰度值以及角点周边灰度值和位置信

matlab sift角点提取

标题：MATLAB中的SIFT角点提取一、介绍SIFT角点提取SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于计算图像局部特征的算法，它能够在不同尺度和旋转下保持稳定性，并且对于光照变化具有一定的鲁棒性。

SIFT角点提取算法是计算机视觉领域中十分重要的一部分，能够对图像中的关键点进行稳健提取，因此在图像配准、目标检测和三维重建等领域有着广泛的应用。

二、MATLAB中的SIFT角点提取函数在MATLAB中，可以通过vlfeat工具箱来实现SIFT角点提取。

vlfeat 是一个视觉库，其中包括了SIFT、SURF等经典的图像特征提取算法。

具体来说，vlfeat中提供的函数vl_sift可以用于在MATLAB环境下实现SIFT特征提取。

通过调用vl_sift函数，在图像中提取出关键点的坐标、尺度和方向信息，并计算出各个关键点的描述子。

三、MATLAB中如何进行SIFT角点提取1. 准备图像数据在使用MATLAB进行SIFT角点提取之前，首先需要准备好图像数据。

可以使用imread函数读取图像，将其转换为灰度图像或彩色图像均可。

2. 加载vlfeat库通过MATLAB的addpath函数将vlfeat库添加到MATLAB的工作路径中，以便调用其中的函数。

3. 调用vl_sift函数使用vl_sift函数可以对图像进行SIFT角点提取，其调用方式如下：[f, d] = vl_sift(I)其中I为输入的图像，f为提取出的特征点信息，d为各个特征点的描述子。

4. 可视化可以通过vl_plotframe函数将提取出的关键点在图像上进行可视化显示，以便于观察提取结果。

四、SIFT角点提取的应用示例SIFT角点提取在图像配准中有着广泛的应用，下面以图像配准为例进行说明。

1. 加载图像加载两幅待配准的图像，通常我们会选择一幅作为基准图像，另一幅作为待配准图像。

2. SIFT角点提取对两幅图像分别调用vl_sift函数，提取出它们的SIFT特征点。

图像中角点提取与匹配算法

图像中角点提取与匹配算法角点提取与匹配算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，用于在图像中寻找具有明显角度变化的特征点，并将这些特征点进行匹配。

这些算法在很多应用中都起到了关键作用，如图像配准、目标跟踪、三维重建等。

角点是图像中具有明显角度变化的点，它们在不同尺度和旋转下具有稳定性，因此可以用来作为图像的特征点。

在角点提取算法中，常用的方法有Harris角点检测算法、Shi-Tomasi角点检测算法、FAST角点检测算法等。

Harris角点检测算法是最早提出的角点检测算法之一，它通过计算图像中每个像素点周围区域的灰度变化来判断该点是否为角点。

具体来说，该算法计算每个像素点的特征值，通过特征值的大小来确定角点。

如果特征值较大，则该点为角点；反之，则该点为平坦区域或边缘。

Shi-Tomasi角点检测算法是对Harris角点检测算法的改进，它使用特征值中较小的一个来表示角点的稳定性，从而提高了检测的准确性和稳定性。

该算法首先计算每个像素点的特征值，然后选择特征值较小的一部分像素点作为角点。

FAST角点检测算法是一种高效的角点检测算法，它通过比较像素点周围的相邻像素点的灰度值来判断该点是否为角点。

该算法通过快速地检测像素点的灰度值变化来提高检测的速度，同时保持了较高的准确性。

在角点匹配算法中，常用的方法有基于特征描述子的匹配算法，如SIFT（尺度不变特征变换）算法、SURF（加速稳健特征）算法、ORB （Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法等。

SIFT算法是一种基于尺度不变特征变换的特征描述子算法，它通过检测图像中的关键点，并计算每个关键点周围区域的特征描述子。

这些特征描述子具有尺度不变性和旋转不变性，因此可以用来进行图像匹配。

SURF算法是一种加速稳健特征算法，它通过使用快速哈尔小波变换来计算图像中的特征点，并使用加速积分图像来加速特征点的计算。

这些特征点具有尺度不变性和旋转不变性，可以用来进行图像匹配。

vfa 算法

vfa 算法VFA（Vector Field Alignment）算法是一种用于特征匹配和图像拼接的算法。

它通过将两个图像的特征点进行匹配，然后将这些特征点映射到一个共同的坐标系中，从而实现图像的拼接。

VFA算法的基本步骤如下：1. 特征提取：首先，从两个待拼接的图像中提取出特征点。

这些特征点可以是角点、边缘点等。

2. 特征匹配：然后，通过比较两个图像中的特征点，找出相互匹配的特征点对。

这一步通常使用一些特征描述子，如SIFT、SURF等。

3. 构建初始对应关系：接下来，根据匹配的特征点对，构建一个初始的对应关系。

这个对应关系是一个二维矩阵，其中每个元素表示一个特征点对是否匹配。

4. 优化对应关系：然后，通过优化算法，如最小二乘法，来优化这个对应关系。

优化的目标是使得匹配的特征点对在两个图像中的相对位置尽可能一致。

5. 计算变换矩阵：最后，根据优化后的对应关系，计算出一个变换矩阵。

这个变换矩阵可以将一个图像中的特征点映射到另一个图像中的对应位置。

VFA算法的优点是可以处理大规模的图像拼接问题，而且对于图像的旋转、缩放等变换具有一定的鲁棒性。

但是，它也有一些缺点。

例如，如果两个图像之间的视角差异较大，或者光照条件不同，那么VFA算法可能会得到较差的结果。

此外，VFA算法的时间复杂度较高，需要大量的计算资源。

为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进的VFA算法。

例如，一些人提出了基于RANSAC的VFA算法，可以有效地排除错误的匹配结果。

还有一些人提出了基于多视图几何的VFA算法，可以处理视角差异较大的图像拼接问题。

总的来说，VFA算法是一种有效的图像拼接方法，但是还需要进一步的研究和改进。

计算机视觉中的图像特征描述与匹配算法

计算机视觉中的图像特征描述与匹配算法计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，它主要涉及图像处理、图像分析、模式识别等领域。

图像特征描述与匹配算法是计算机视觉中的一个重要研究方向，它主要用于图像的特征提取和匹配。

本文将介绍图像特征描述与匹配算法的基本概念、常用方法和应用，希望能够帮助读者对该领域有一个初步的了解。

一、图像特征描述图像特征描述是指将图像中的一些局部特征进行提取，以便后续的图像匹配、物体识别等任务。

图像特征可以分为全局特征和局部特征两大类。

全局特征是指对整幅图像的描述，如颜色直方图、纹理特征等；而局部特征是指对图像中的局部区域进行描述，如角点、边缘等。

由于局部特征在不同光照、旋转、尺度变化下具有不变性，因此在实际应用中更为广泛。

1.角点检测角点是图像中灰度变化较大的点，在图像中具有很强的鲁棒性和判别性。

角点检测算法常用的有哈里斯角点检测、Shi-Tomasi角点检测等。

哈里斯角点检测算法是基于图像的灰度变化强度来寻找角点，它计算图像中每个像素点的角点响应函数，然后选取响应函数最大的点作为角点。

Shi-Tomasi角点检测算法是对哈里斯角点检测算法的改进，它使用了更稳定的角点响应函数来寻找角点。

2.边缘检测边缘是图像中灰度变化较大的区域，它通常用来表示物体的轮廓和形状。

常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Canny边缘检测算法等。

这些算法都是基于图像灰度的变化来检测边缘的，它们可以有效地提取图像中的边缘信息。

3.尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种局部特征描述算法，它可以在不同尺度和旋转下对图像进行特征描述，并且对光照、噪声等因素有一定的鲁棒性。

SIFT特征描述算法一般包括以下几个步骤：尺度空间极值点检测、关键点定位、方向分配和特征描述。

SIFT特征描述算法在图像匹配、物体识别等领域有着广泛的应用。

4.加速稳健特征（SURF）SURF是一种基于SIFT的改进算法，它主要针对SIFT算法在计算速度和对图像噪声的稳健性方面的不足进行了改进。

一种改进的快速图像拼接方法

采用图像分块和邻近角点剔除的方法来保证图像角点分布均匀并且避免出现角点聚簇现象，于提高拼接的精度。其次，用灰度利利
相关性进行特征角点的匹配并消除伪匹配。然后采用改进的ＲＮＡＡＳＣ算法快速地估计变换矩阵，算法中采用预检测的方法快速该
由此，将角点定义为：可图像中具有足够小的ＵＡ面ＳＮ
式（）２计算圆形模板中和核心点有相似亮度值的像素个数（ｎ，ｒ）像素个数定义为ＵＡ。ＳＮ（）利用式（）２３确定初始角点，ｎＦ）＜（当（０ｇ给定的门限），ｒ为初始角点。并将初始角点在ＣｉＪ数组中进行标记。其ｎ（，）中ＣｉＪ（，）＝１为初始角点。ｉ， ∈Ｍ，ＥＮ，ＪＭ，Ｎ分别为图像块
ＡＮＭＰＲｏＶＥＤＩＦＡＳＩＡＧＥｏＳＣＥＴＨｏＤＴＭＭＡＩＭ
ＱｉｗｉＣｅｉｄｎＣｏＸｅｏｇＣｅｕａｕＴａｅｎｈｎＸａａａｕｄｎｈｎＧｉｎｏｌ
（ｅａｔｅｔｆＣｍｕｅＳｉｃｎｅｎｌｙＨｉｎｆｎｓｔｔｏｅｈｏｏｙＨａｂ５００Ｈｅｏ￣ａｇＣｉ）ＤｐｒｎｏｏｐｔｃｎｅａｄＴｃｏｇ，ｅｏｇａｇＩｔｕｍｒｅｈｏｌｉｎｉｅｆＴｃｎｌ，ｒｉ１０５，ｉｎｉｎ，ｈｎｇｎｌａ。ＣｌｇｏｐｔｎｆｒａｉｎＥｇｎｅｉＨｉｎｆｎｎｔｕｅｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＨｒｉ５０７ＨｉｎｆｎｆｏｅｅｆＣｍｕｒａｄＩｏｍｔｎｉｒｇ，ｅｏｇａｇＩｔｔｆＳｉｃｎｅｈｏｏ，ａｂ１０２，ｅｏｇａｇ，Ｃｉａｌｏｅｎｏｅｎｌｉｓｉｅｇｎｌｉｈｎ）

一种图像拼接的点特征匹配算法

பைடு நூலகம்
像点特征搜索的有效性，接下来又验证了图像间是平移关系但存在重影的点特征搜索，结果表明
该方法能有效地对旋转和平移图像进行点特征匹配．关键词：图像拼接；特征点；三角形；ＥＡＭＬＳＣ；内点中图分类号：Ｕ５．４９２文献标识码：Ａ文章编号：０１００（０８增刊（１）０５－４１０ — ５５２０）１－１００
Ｐｏｎａｔｒａｃｉｇｆｒｉａｅｍｏａｃｎｉｔｐｔｅｎｍｔｈｎｏｍｇｓｉｉｇ
ＳｈｏＤａａｎＪｎＬｉｕｉｚｏ
（ｃｏｌｆｔｍａｏ，Ｓｕｈａｔｎｖｒｉ，Ｎｎｉｇ２０９ＣｉａＳｈｏｏｔｎｏｔｅｓＵｉｅｓｙａｊ１０６，ｈｎ）ｏＡｕｉｔｎ
Ｖｏ１３ＳｐＩ．８ｕ（１）Ｎｏ２８ｖ．００
一
种图像拼接的点特征匹配算法
邵聃金立左
（东南大学自动化学院，京２０９）南１０６
摘要：为了解决旋转图像问的点特征匹配问题，出了一种以空间位置分布关系为搜索依据的提
新的匹配算法．首先将已检测到的特征点生成三角形，随后利用相似三角形配对获取图像间的仿射变换关系，根据这种空间位置分布关系进行进一步的对应点搜索，后利用ＭＬＳＣ算法并最ＥＡ进行对应点筛选，到内点以及外点．活动摄像机采集图像进行实验，先验证了对于旋转图得用首

图像匹配算法研究

图像匹配算法研究一、本文概述图像匹配算法研究是计算机视觉领域中的一个重要课题，旨在从大量的图像数据中找出相似或相同的图像。

随着数字化时代的到来，图像数据量呈现出爆炸性增长，因此，如何高效、准确地从海量图像中找出目标图像成为了迫切需要解决的问题。

图像匹配算法的研究不仅对于图像检索、目标跟踪、场景识别等应用具有重要意义，也对于推动和计算机视觉技术的发展起到了关键作用。

本文将对图像匹配算法进行深入研究，首先介绍图像匹配的基本概念、原理和应用场景，然后重点分析几种经典的图像匹配算法，包括基于特征的匹配算法、基于灰度的匹配算法和深度学习在图像匹配中的应用。

本文还将探讨图像匹配算法的性能评价标准以及在实际应用中的挑战和解决方案。

通过本文的研究，旨在为读者提供一个全面、深入的图像匹配算法知识体系，也希望为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。

二、图像匹配算法的基本原理图像匹配是计算机视觉领域中的一项关键任务，其主要目标是在不同的图像中找到相同或相似的部分。

图像匹配算法的基本原理可以概括为特征提取和特征匹配两个步骤。

特征提取是从图像中提取有意义的信息的过程。

这些信息可以是图像中的边缘、角点、斑点等局部特征，也可以是图像的纹理、颜色、形状等全局特征。

特征提取的目的是将原始图像转化为一种更紧凑、更易于比较和处理的形式。

常用的特征提取方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）和ORB（带方向的BRIEF和旋转不变的描述子）等。

特征匹配是将提取出的特征进行比较和配对的过程。

特征匹配的目的是找出两幅图像中相似或相同的特征点，从而建立图像之间的对应关系。

特征匹配算法可以分为暴力匹配和基于距离的匹配两种。

暴力匹配是将一幅图像中的每个特征点与另一幅图像中的所有特征点进行比较，找出最近邻特征点作为匹配对。

而基于距离的匹配则是利用距离度量函数（如欧氏距离、汉明距离等）计算特征点之间的距离，将距离最近的特征点作为匹配对。

一种改进的Harris角点图像拼接算法

ＩｍｒｏｖｅｄＩｍａｅＭｏｓａｉｃＡｌｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＨａｒｒｉｓＣｏｒｎｅｒｐｇｇ
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角点检测算法

角点检测算法1 角点检测算法解析角点检测算法是计算机视觉领域中一种重要的图像处理算法，它能准确地检测出图像中所有记忆点（Feature），根据所检测出来的角点在图像之间变换（wrap）。

角点检测也被用作定位，特定图像中的角点模式可以组成一个独特的特征描述符，用以进行机器视觉检索与比较。

用于机器自动检测图像中的角点，也便于机器视觉之间进行对比，有助于定位。

角点检测算法可用于多种应用，如人脸识别、图像拼接、跟踪、多视角拼接、边缘检测、场景混淆等。

它具有良好的稳定性，计算量小，易于实施等优点，因此被广泛应用于多种智能识别技术领域。

2 角点检测算法的实现方法角点检测算法的实现主要基于Harris角点检测和SIFT算法这两种方法。

首先，Harris角点检测，它是目前研究中比较流行的角点检测算法之一，原理是计算图像中像素点邻域的Hessian矩阵响应函数值。

通过计算每个像素点邻域的归一化亚单位切线空间中几何结构及梯度方向变化，从而确定角点。

其次，SIFT算法（Scale Invariant Feature Transform）是提取所有角点的特征描述符的算法。

它可以实现在任何改变大小的图像分辨率或者旋转的情况下的有效跟踪，特征描述符采用一种叫做Oriented FAST Detector (OFAST)的检测器。

它能根据当前图像块的结构预测角点亮度的变化，从而快速的检测出角点，并从图像中提取出角点的特征。

另外，对于空间变换改变和视角变换，角点检测算法还可以用来估计图像变形，但是它是一种耗费资源的过程，所以需要选择恰当的图像分辨率，同时使用多个类似算子，可以尽可能准确的检测加快检测的速度及精确程度。

3 总结角点检测算法是一种特征检测算法，它能够实现快速准确的检测出复杂图像中所有角点特征，并可靠有效地跟踪图像变形，有助于定位，也是图像匹配与识别中的重要算法，目前比较流行的角点检测算法有Harris角点检测和SIFT算法，它们在实现机器视觉技术上都发挥着重要作用。

图像中角点(特征点)提取与匹配算法

角点提取与匹配算法实验报告1 说明本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。

下面描述该实验的基本步骤:1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。

设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式：2,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w uv o X Y∂∂=-=++∂∂∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为222()/,x y x y w e σ+=；I 为图像灰度函数，略去无穷小项有：222222,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv =++=++∑（2）将,x y E 化为二次型有：,[]x yu E u v M v ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦(3)M 为实对称矩阵：2,2x y x x y x y y I I I M w I I I •⎤⎡=⎥⎢•⎢⎥⎣⎦∑ (4)通过对角化处理得到：11,200x y E R R λλ-⎛⎫= ⎪⎝⎭(5)其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。

当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。

Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到：2(,)det()(())CRF x y M k trace M =-(6)其中：det(M)表示矩阵M的行列式，trace(M)表示矩阵的迹。

一种基于角点匹配的图像拼接算法研究

量方法，仅考虑了一个像素以及它周围相邻区域不像素的相关信息，也考虑了两幅图像中的亮度变化。相关系数定义如下：
式（）～式（），ｅ（和ｔｃ（）别表４６中ＤｔＭ）ｒｅ分ａ
示求矩阵的行列式和矩阵的迹。这也避免了对矩阵特征值的求解，其判断标准为：当某个区域矩阵
② 如果其中一个特征值比较大，而另一个特征
值比较小，表明成屋脊状，如：则例图像的边缘。沿着边缘方向移动使得函数变化很小，而垂直边缘
移动函数Ｅ则变化较大；
③ 如果两特征值都很大，表明成尖峰状，则沿任意方向的移动都将使得函数急剧增大＿。２］
的主对角线之和很大时，表明这是一条边；矩则当
计算机图形学的热点研究方向。它可以用来建立大视角的高分辨率图像，虚拟现实领域、学图在医像处理领域、遥感技术领域和军事领域中均有广泛
的应用。
Ｅｕ）＝∑ｗｘｙ［（，＋一（，）（，（，，）＋Ｙ）Ｉｘｙ］
２１００年１１月１日收到，３日修改８２第一作者简介：星慧（９８）女，林省扶余县人，学硕士．全１７一，吉工讲师，究方向：研图像处理、式识别。Ｅｍｉ：ｘｇｕ８１６ｃｍ。模－ａｌｉｈｉ＠２．ｏｎ