基于Harris角点和SIFT算法的车辆图像匹配

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基于改进的Harris和SIFT算法的眼底图像拼合

ＫｅｒｓＨａｒｓＩＴ；ｉａｅｍｏａｃｍａｅｒｇｓｒｔｎ；ｉｇｕｉｎｙｗｏｄ：ｒｉ；ＳＦｍｇｓｉ；ｉｇｅｉｔａｉｏｍａｅｆｓｏ
０引言
眼底图像丰富的血管和纹理结构，对于眼底小疣、黄
ＴＡｏｈ－ａｇＺｉｎ，ＨＵＡＮＧａｊｉＨｕ
（ｃｏｌｏｅｔｉａｇｎｅｉｇａｄＩｆｒｔｏＳｈｏｆＥｌｃｒｃｌＥｎｉｅｒｎｎｎｏｍａｉｎ，ＳｃｕｎＵｎｖｒｉ，Ｃｅｇｕ６０６，Ｃｉａｉｈａｉｅｓｔｙｈｎｄ１０５ｈｎ）Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＯｎｔｅｔａｉｏａｗａｓｇｔｅＳＦａｇｒｈ，ｔｅｃｍｐｔｔｎｉｈａｙｗｈｌｗｉａｃｕａｙｈｒｄｔｎｌｙｕｉＩＴｏｔｍｈｏｕａｉｅｖｉｔｂｄａｃｒｃ．Ｈａｒｇｒｈｓｄｉｎｈｌｉｏｓｅｈｒｉａｏｉｓｌｔｉｕｅｍｓ
Ｒ — ｄｔＭ）一是ｔａｅＭ）ｅ（（ｒｃ（）（）１
１Ｈａｒ角点检测算法和ＳＦＦ算法简介ｒｉｓＩ
１１Ｈｒｉ角点检测算法．ａｒｓ
特征点的提取直接关系到图像配准的效果，角点作为
收稿日期：２１ —０１；修订日期：２１—２１０１１—２０１１ —６
２１年９０２月
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＮＧＩＥＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＧＮＩ

具有SIFT描述的Harris角点多源图像配准

２ＪａｇｕｎｔｕｅｏＥｏｏｉａｄＴａｅＴｃｎｌｇ，ａｊｎ１０７Ｃｉａ）．ｉｎｓｓｉｔｆｃｍｍｃｎｄｅｈｏｏｙＮｎｉ２００，ｈｎＩｔｒｇ
Ａｂｓｒｃ：ｕｔｓｎｏ ’ ｇｅｉｔｔｎｉｅｙｄｆｃｌｂｃｕｅｏｅｒｄｆｅｅｔｉｇｎｒｎｉｌｓＲｅｅｒｎｏｔｅｔａｔＭｌ — ｅｓｒｉｉｍａｅｒｇｓｒｉｓｖｒｉｕｔｅａｓｆｈｉｉｒｎｍａｉｇｐｉｃｐｅ．ｆｒｉｇｔｈａｏｉｔｒｇｓｒｔｎｏｆａｅｎｉｉｌｍａｅ，ｅｉｔａｉｎａｇｒｈｉｐｏｏｅａｅｎｔｅＨａｓｃｍｅｔＩＴｅｉａｉｆｉｒｒｄａｄｖｓｅｉｇｓａｒｇｓｔｌｏｉｍｓｒｐｓｄｂｓｄｏｈｒｏｒｗｉＳＦｔｏｎｂｒｏｔｉｈ
作为特征点；然后通过改进ＳＦＩＴ对特征点的描述方法，采用圆环结构算子对Ｈａｒ角点进行类ＳＦｒｓｉＩＴ的特征描述；最后利用双向最近邻方法进行匹配，通过最小二乘法实现图像的配准。实验证实了算法配准的精确性、快速性和
稳定性，具有较好的配准效果。
融合了Ｈａｉ与ＳＦｒｓＩＴ各自的优点，本文实验证明其具有良好的配准效果。
１多尺度Ｈｒｓ点提取ａｒ角ｉ
实际图像中的特征角点常常出现在不同的尺度范围上，在较大尺度下能更可靠地消除误检角点以确保

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．．

机器视觉处理算法中特征点匹配常用方法

一、介绍在机器视觉处理算法中，特征点匹配是一个重要的环节，它是指在两幅图像中找到相对应的特征点的过程。

特征点匹配的准确度会直接影响到后续的物体识别、目标跟踪、三维重建等任务的效果。

特征点匹配的算法选择和设计是至关重要的。

本文将针对机器视觉处理算法中特征点匹配常用方法进行全面评估，并提供个人观点和理解。

二、常用的特征点匹配方法1. Harris角点检测Harris角点检测是一种常用的特征点提取方法，通过计算图像的灰度变化来检测角点。

通过非极大值抑制和角点响应函数来筛选出最具代表性的角点。

2. SIFT特征匹配SIFT是一种基于局部特征的描述符，它通过在不同尺度空间和不同方向上寻找局部极值来检测图像的关键点，然后使用特征描述符进行匹配。

3. SURF特征匹配SURF是对SIFT算法的改进，它使用了快速Hessian矩阵检测关键点，并使用加速的Haar小波特征描述符进行匹配。

4. ORB特征匹配ORB是一种同时具备SIFT和SURF的优点的算法，它结合了FAST角点检测和BRIEF描述符，具有更快的速度和更好的性能。

5. 其他方法除了上述常用的特征点匹配方法，还有基于深度学习的方法、基于颜色直方图的方法、基于形状上下文的方法等，这些方法根据具体任务和应用场景选择的灵活性更强。

三、个人观点和理解在特征点匹配的方法中，不同的算法适用于不同的场景和要求。

对于实时性要求较高的场景，可以选择ORB特征匹配算法；对于精度要求较高的场景，可以选择SIFT或SURF特征匹配算法。

结合深度学习的方法可以在特定数据集上取得更好的效果。

在实际应用中，需要根据具体情况进行选择和组合使用。

四、总结回顾特征点匹配在机器视觉处理算法中起着至关重要的作用，不同的方法都有各自的优势和局限性。

通过本文的介绍，可以看出特征点匹配算法的发展已经非常成熟，并且在不断地向着更加快速、精确以及适用于更多场景的方向发展。

对于我个人而言，特征点匹配算法的研究不仅是对图像处理技术的挑战，更是对计算机视觉领域的探索。

基于Harris和SIFT的特征匹配算法

价值工程0引言立体匹配是三维重建中一个至关重要且最为复杂的一个环节，按匹配基元的不同，立体匹配可分为区域匹配、特征匹配和相位匹配。

文章重点讨论特征匹配。

目前，根据特征空间，相似性度量，搜索空间和搜索策略的不同，已经形成了许许多多各具特色的特征匹配算法[1～3]，但如何合理提取图像的特征点并对其进行高精度匹配，仍然是计算机视觉技术的一个瓶颈，至今还未完全得到解决。

文章提出了一种基于Harris [4]和SIFT [5]的特征匹配算法，算法基于在特征匹配方面取得了显著进展、性能得到了充分肯定的Harris 特征和SIFT特征描述子，对基于尺度不变特征的Harris 角点提取算法提取出的特征点进行SIFT 特征描述，然后利用最近邻欧式距离以及阈值判决来进行双向匹配，能有效解决传统的特征匹配算法对图像尺寸和旋转比较敏感的问题。

1算法基本原理特征匹配实质上就是在一幅图像中给定一点，寻找另一幅图像中的对应点的过程。

其基本步骤就是特征点提取，特征描述以及特征匹配。

算法的基本流程如图1所示，首先用基于尺度不变特征的Harris 特征检测算法提取标准图像和待匹配图像中的特征点，通过改进的SIFT 描述子并利用多维向量对各个特征点进行描述，通过立体视觉理论中的极线约束将匹配特征点的———————————————————————基金项目：国家自然科学基金重大专项项目（90820302）；国家博士点基金资助项目（200805330005）。

作者简介：罗桂娥（1962-），女，湖南株洲人，中南大学电子科学与技术研究所，教授，主要研究信息融合技术，数字图像处理，智能仪器开发；李鹏（1983-），男，湖南益阳人，中南大学电子科学与技术研究所，硕士研究生，主要研究数字图像处理。

基于Harris 和SIFT 的特征匹配算法Features Matching Algorithm Based on Harris and SIFT罗桂娥Luo Guie ；李鹏Li Peng（中南大学电子科学与技术研究所，长沙410083）（School of Electronic Science and Technology ，Central South University ，Changsha 410083，China ）摘要：为了克服传统的局部特征匹配算法对图像的尺寸和旋转比较敏感的缺点，文章提出了一种基于Harris 和SIFT 的特征匹配算法。

基于Harris-SURF描述符的图像配准方法

科学技术创新2020.20基于Harris-SURF 描述符的图像配准方法李慧慧（安徽理工大学测绘学院，安徽淮南232000）图像处理技术是计算机领域中较为重要的应用技术，而图像配准作为图像处理技术中一种，其应用范围较为广泛，例如数码显示、军事侦察、医学图像等。

配准的目的是找到一种功能，该功能将一个图像的点映射到另一图像的对应点，从而在图像之间提供几何对齐。

此过程可以补偿对象的运动或传感器之间的某些差异，从而实现在公共参考系中比较和分析图像[1]。

图像配准方法多种多样，主要是基于区域[2]和基于特征[3]两种方法。

当图像没有特定的细节和独特的信息时，使用基于区域的方法进行图像配准更适宜。

但是对于复杂图像，基于区域方法因通常更耗费时间而不适用作为配准方法。

当图像包含足够独特且可有效检测的对象时，通常使用基于特征的方法更为有效。

最经典的基于特征的方法是SIFT （Scale Invariant Feature Transformation ）方法[4]，该方法通过引入高斯算子的Laplacet 提取了尺度和旋转不变特征点，实现了自动图像匹配。

但缺点是它只能提取128维针对每个检测到的兴趣点，在特征匹配步骤中需要更多时间的特征向量，为了解决此问题，Bay [5]在2006年提出了SURF （Speed Up Robust Features ）特征检测和描述符算法。

SURF 特征检测器与SIFT 具有相似的鲁棒性，但是相比于SIFT ，SURF 算法的运算效率更高，更能有效节约配准时间。

虽然SURF 算法具有较高运算效率，但是SURF 算法在寻找的特征点时具有不稳定性，在进行点对之间匹配时，易造成较多的错误匹配，从而对配准正确率造成影响。

本文主要思想是是通过利用Harris 算法检测到角点作为图像特征点，提取的特征点需要计算出相应的描述符才能进行特征点的匹配，采用SURF 描述符对其进行描述符的计算，获取点对之间的对应点对。

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SURF算子与FLANN搜索的图像匹配方法研究

文章编号：1007-1423（2020）14-0049-05DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2020.14.011基于SURF算子与FLANN搜索的图像匹配方法研究徐明，刁燕（四川大学机械工程学院，成都610065）摘要：对于在传统的图像匹配过程中，存在误匹配率高和匹配效果不佳的问题，提出基于加速鲁棒特征（SURF）算法与快速近似最近邻查找（FLANN）搜索的图像匹配方法。

首先采用Hessian矩阵来获知图像的局部最值，然后在图像上构建尺度空间，通过不同的尺度空间定位出特征点，并确立特征点的主方向，再生成特征点描述子，最后结合FLANN搜索算法对图像进行匹配。

实验表明，该算法相对传统的图像匹配方法提高准确度和匹配效果。

关键词：SURF；特征提取；FLANN；图像匹配基金项目：四川大学泸州市人民政府战略合作项目（No.2018CDLZ-22）0引言图像匹配是指在两幅或者多幅图像中通过一定的算法找到相似影像的方法[1]。

在数字图像处理的研究过程中，图像的特征提取以及图像匹配一直是一个关键问题，在图像配准、目标检测、模式识别、计算机视觉等领域发挥着至关重要的作用[2]。

1998年，Harris和Stephens在工作的启发下提出Harris角点检测算法[3]，是对Moravec算法的扩充和完善。

通过分别计算像素点在x和y方向上的梯度，利用高斯核函数对图像进行高斯滤波，然后根据角点响应函数计算原图像上对应的每个像素点的响应值，最后通过给定的阈值选取局部极值点来确定图像的特征点。

Harris算法是直接通过灰度图像然后进行角点提取，该算法适用于L型的角点检测，稳定性好，但是容易出现角点信息丢失和角点的位置偏移以及聚簇现象，运行速度也比较慢。

2004年，Lowe发表了尺度不变特征（Scale Invari⁃ant Feature Transform，SIFT）算法[4]，通过构建高斯尺度空间，寻找极值点，剔除不稳定特征点，确定关键点方向和生成特征点描述子来提取图像的特征点。

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。

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。

车辆的Harris与SIFT特征及车型识别

摘
要：对现有车型识别的准确性和实时性不能同时满足要求的问题，出了复合的图像匹针提
配模型与识别方法．应用Ｈｒｓ角点对车型初分类，应用ＳＦ先ａｒｉ再ＩＴ特征进行细分类，方法与只利该
用ＳＦ特征进行识别的方法相比，保证识别准确性基本不变的情况下，理时间减少了近２３ＩＴ在处／，
ｖｒｎａｒｔｎｆｒ）征把车型精确分类到４ａｉｔｅｔｅｒｓｍ特ａｆｕａｏ８种，是因为计算量大，但当数据库中的车辆类型较多时，需识别时间较长，所限制了在实际中运用．Ｈｒｓ角点检测算子是Ｍｏａｅａｉｒｖｃ角点检测算
别车型的方法，虽然减少了计算量，实时性得到保使
０引言
基于数字图像处理技术的车辆识别是智能交通
系统（ｎｅｉｅｃａｓｏｙｔｍ，Ｔ）ｉｔｌｇｎｅｔｎｐｒｓｓｌｒｔｅＩＳ研究的重要
证，只能识别３种车型．［］用ＳＦ（ｃｌｉ．但文６采ＩｓａｅｎＴ
ＫＮＧＷｅ．ｉＣＯＹ —ｉｇ，ＳＥＮＧＺｕ，Ｌｅｇ，ＪＡｎＡｉｎ，ＡｕｔｘｎＨｈｏＩＰｎＩＮＧＰｅｇ
（．ｏｅｅｏｆｍａｏｎｏｕｉｔｎＥｇｅｒｇａｂｎＥｇｎｅｉｇＵｉｅｉ，Ｈｂｎ１００，Ｃｉａ１ＣｌｇｆｎｏｔｎａｄＣｍｍｎｃｉｎｉｅｉ，ＨｒｉｎｉｅｒｎｖｒｔｌＩｒｉａｏｎｎｎｓｙａｉ５０１ｈｎ；ｒ２ＨｉｎｊｎａｈａｇＲａｎｇｍｎＯｆｅａｂｎ１０９Ｃｉａ．ｅｏｇｉｇＨｓｕｎｏｄＭａａｅｅｔｆｃ，Ｈｒｉ５００，ｈｎ）ｌａｉ

局部极值点检测算法在图像处理中的应用

局部极值点检测算法在图像处理中的应用图像处理是一种重要的科技应用，现如今在各行各业都可以看到它的存在。

随着时代的不断发展，图像处理技术也在不断更新迭代。

其中局部极值点检测算法在图像处理中有着广泛的应用。

局部极值点检测算法，顾名思义，就是在一幅图像中寻找局部极值点。

在图像处理中，它可以用于寻找图像中的特征点，对图像进行分割、降噪等操作。

常见的局部极值点检测算法有SIFT、SURF、Harris等。

SIFT算法是一种用于图像特征点检测和描述子的算法。

它能够在图像中找出具有稳定性和区分度的特征点，对于不同的图像变换具有鲁棒性。

SIFT算法通过对一幅图像进行高斯滤波、计算梯度幅值和梯度方向等步骤，找出图像中的极值点，然后通过正负二阶Hessian矩阵的特征值，确定它们是图像的局部最大值或者局部最小值。

利用SIFT算法得到的特征点可以用于图像匹配、三维重建等方面。

与SIFT相似的SURF算法也是一种图像局部特征点检测和描述子提取的算法。

它的主要思想是用高斯差分算子来寻找极值点，然后通过泰勒展开来计算特征点的描述子，最后将描述子与数据库中的图像进行匹配。

SURF算法相比于SIFT算法，在同等计算量下，具有更快的速度和更好的鲁棒性。

除了基于梯度的SIFT和SURF算法外，基于角点的Harris算法也是一种常见的局部极值点检测算法。

Harris算法是利用图像中的角点来进行特征提取。

对于角点的定义是：一个角点周围所有方向都存在明显的边缘。

Harris算法通过计算图像中每个像素点的角点响应值来判断该点是否为角点。

在Harris算法中，角点响应值越大，则越有可能为角点。

Harris算法可以用于图像的拼接、自动对焦等方面。

在实际应用中，局部极值点检测算法不同的应用场景对它们的性能要求不同。

例如，在计算机视觉领域中，对算法的速度和鲁棒性要求都比较高，因为大多数的应用场景都要求算法能够在实时性的情况下提供准确的结果。

而在科学研究领域中，对算法的精度和准确性的要求相对较高。

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。

图像匹配方法总结

图像匹配方法总结图像匹配最早是美国70年代从事飞行器辅助导航系统，武器投射系统的末制导等应用研究中提出的。

从80年代以后，其应用已逐步从原来单纯的军事应用扩大到其它领域。

随着科学技术的发展，图像匹配技术已经成为现代信息处理领域中的一项极为重要的技术，在许多领域内有着广泛而实际的应用，如：模式识别，自动导航，医学诊断，计算机视觉，图像三维重构、遥感图像处理等领域。

图像匹配是这些应用领域的瓶颈问题，目前很多重要的计算机视觉方面的研究都是在假设匹配问题已经得到解决的前提下开展的。

因此，对图像匹配做进一步深入的研究有着非常重要的意义。

图像匹配是图像处理领域常见的基础问题, 是在变换空间中寻找一种或多种变换, 使来自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅或多幅图像在空间上一致。

由于拍摄时间、角度、环境的变化、多种传感器的使用和传感器本身的缺陷, 使拍摄的图像不仅受噪声的影响, 而且存在严重的灰度失真和几何畸变。

在这种条件下, 匹配算法如何达到精度高、匹配正确率高、速度快、鲁棒性和抗干扰性强以及并行实现成为人们追求的目标。

根据匹配算法的基本思想可将图像匹配方法分成两大类，即基于区域的匹配方法和基于特征的匹配方法。

两类方法相比而言，基于特征的匹配方法有计算量小，鲁棒性好，对图像形变不敏感等优点，所以基于特征的匹配方法是目前研究的热点。

基于特征的图像匹配方法主要包括三步：特征提取、特征描述和特征匹配。

一、特征提取方法图像匹配过程中，首先要根据给定的匹配任务和参与匹配图像的数据特性来决定使用何种特征进行匹配。

所选取的特征必须要显著，并且易于提取，在参考图像和待配准图像上都要有足够多的分布，另外，所选择的特征必须易于进行后续的匹配。

在图像配准中常用的特征有特征点，如拐点、角点；特征线，如边缘曲线、直线段；特征面，如小面元、闭合区域等。

1、 Harris算法基本思想：它是一种基于信号的点特征提取算子。

这种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。

基于角点特征的提取算法比较研究

基于角点特征的提取算法比较研究随着计算机视觉和图像处理领域的快速发展，基于角点特征的提取算法成为了其中一个研究热点。

在处理图像和视频的过程中，角点是一种表现出明显的边界变化的像素，通常被认为是图像中最重要的特征点之一。

本文将对几种常见的基于角点特征的提取算法进行比较研究，分析它们各自的优缺点和适用场景，以期为读者提供一些有价值的参考。

1. Harris角点检测算法Harris角点检测算法是一种基于像素梯度局部变化率的方法，最初由Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出。

该算法计算了图像中每个像素点的局部对极性（local polarities），来确定角点的位置。

其基本思想是利用一个2x2的方形窗来计算每个像素点的局部二阶导数矩阵M，再用特征值判别式来度量这个矩阵对应的特征向量的重要性，最后将得分高的像素点作为角点。

该算法以高效简单和检测效果优秀而著称，在许多计算机视觉应用中得到广泛应用，如目标跟踪、图像匹配、三维建模等。

但是，它在特定情况下容易发生误检或漏检，如受噪声干扰或存在角点被覆盖的情况等。

2. Shi-Tomasi角点检测算法Shi-Tomasi角点检测算法是基于Harris算法的一种改进方法，它是由J. Shi和C. Tomasi于1994年提出的。

与Harris算法不同的是，Shi-Tomasi算法使用了一个新的得分函数，即最小的特征值，来度量一个像素点是否为角点。

这是因为，最小的特征值比其他特征值更容易受到噪声的影响，因此更适合用于角点检测。

Shi-Tomasi算法与Harris算法相比，更加鲁棒，能够在更多噪声情况下检测到角点。

但是，它在计算速度方面略逊于Harris算法，并且在某些情况下仍然容易发生误检或漏检。

3. FAST算法各种基于像素梯度的角点检测算法通常较为耗时。

FAST算法是一种基于像素灰度值的角点检测算法，由Edward Rosten和Tom Drummond于2006年提出。

特征点检测与匹配算法

特征点检测与匹配算法引言特征点检测与匹配算法是计算机视觉领域的重要研究方向之一。

它在图像处理、图像识别、目标跟踪等应用中发挥着重要的作用。

本文将从特征点检测的概念出发，逐步介绍特征点检测与匹配算法的原理、常用方法及其应用。

特征点检测概述特征点是图像中具有显著性、稳定性且可重复检测的图像区域。

特征点检测是指在图像中自动寻找这些具有特征性的点，并进行描述和匹配的过程。

特征点检测广泛应用于图像匹配、图像拼接、目标识别等领域。

特征点检测算法原理Harris角点检测算法Harris角点检测算法是一种经典的特征点检测算法。

它通过计算图像中每个像素点的Harris响应函数来判断其是否为角点。

Harris角点检测算法对图像的局部对比度和灰度变化进行了建模，能够检测出图像中的角点。

算法步骤： 1. 计算图像的灰度梯度。

2. 对每个像素计算一个自相关矩阵。

3. 计算自相关矩阵的Harris响应函数。

4. 设置一个阈值，根据Harris响应函数的值判断是否为角点。

SIFT算法尺度不变特征转换（SIFT）算法是一种常用的特征点检测算法。

SIFT算法通过使用高斯差分函数来检测图像中的关键点，并计算关键点的描述子，实现了对旋转、尺度缩放等变换的不变性。

算法步骤： 1. 构建高斯金字塔。

2. 在金字塔的每一层上使用高斯差分函数寻找关键点。

3. 基于关键点的位置和尺度，生成关键点的描述子。

4. 使用描述子进行关键点的匹配。

SURF算法加速稳健特征（SURF）算法是一种基于SIFT算法的改进方法。

SURF算法通过加速计算和改进特征描述子的方式，提高了特征点检测的效率和稳定性。

算法步骤： 1. 使用高斯滤波器构建图像金字塔。

2. 使用盒子滤波器计算图像的Hessian矩阵。

3. 使用Hessian矩阵检测图像中的极值点作为特征点。

4. 根据特征点的尺度和方向计算特征点的描述子。

特征点匹配算法特征点匹配是指在两幅图像之间寻找相同或相似的特征点的过程。

图像处理中的特征点检测与匹配

图像处理是一门研究如何对图像进行自动分析和处理的学科。

在许多图像处理应用中，特征点检测与匹配是一个非常重要的步骤。

特征点是图像中具有独特性质的点，如边缘、角点、纹理等。

检测和匹配这些特征点可以用于图像配准、目标检测、图像识别等多种任务。

特征点检测是指在图像中自动找出具有显著性质的点。

常用的特征点检测算法有Harris角点检测、FAST角点检测、SIFT特征点检测等。

Harris角点检测是一种基于图像灰度变化的角点检测算法，通过计算图像中每个像素的灰度变化与其周围像素的灰度变化的差异来判断是否为角点。

FAST角点检测是一种基于强角度上边缘的响应速度的角点检测算法，通过检测图像中的边缘直线来判断是否为角点。

SIFT 特征点检测是一种基于图像区域的局部特征检测算法，通过计算图像中每个像素的局部梯度方向和幅值来判断是否为特征点。

特征点匹配是指将两幅图像中的特征点进行对应。

常用的特征点匹配算法有最近邻算法、RANSAC算法、随机采样一致性算法等。

最近邻算法是一种简单的特征点匹配算法，通过计算两个特征点之间的欧式距离来找出最相似的点对。

RANSAC算法是一种基于随机采样的一致性算法，通过随机选择一些特征点来计算模型参数，并根据残差误差来判断是否为内点。

随机采样一致性算法是一种改进的RANSAC算法，通过多次迭代和局部优化来提高匹配精度。

特征点检测与匹配在许多图像处理应用中起着重要作用。

在图像配准中，通过检测和匹配图像中的特征点可以实现图像的对齐和重叠，从而得到更好的配准结果。

在目标检测中，通过检测和匹配图像中的特征点可以实现目标的定位和识别，从而实现目标检测和跟踪。

在图像识别中，通过检测和匹配图像中的特征点可以实现对图像内容的理解和推断，从而实现图像识别和分类。

总之，特征点检测与匹配是图像处理中的一个重要研究方向。

通过检测和匹配图像中的特征点，可以实现图像的分析、理解和处理。

特征点检测与匹配在许多图像处理应用中起着重要作用，如图像配准、目标检测、图像识别等。

基于Harris的角点匹配算法研究

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２１年第１期０１１
文章编号：０６７（０）０７－４１０￣４５２１１－０８０１１
计算机与现代化ＪＳＡＪＹＩＮＡＨＵＩＵＮＩＵＸＡＤＩＡ
总第１５期９
基于Ｈｒｓａｉ的角点匹配算法研究ｒ
１角点检测
根据实现方法不同，角点检测方法大体有两种思路，一是直接基于灰度，二是先检测边缘，后通过计算弧度的局部极大值得到角点。目前大多数角点检测方法都是基于边缘的角点检测，该方法把角点定义在图像的边缘上，过对边缘的特征进行分析来提取角通
张勇，余建平，孙军伟，金铁
（军事经济学院襄樊分院，湖北襄阳４ｌ１）４１８摘要：采用Ｈｒｓａｉ算法提取图像中的角点，ｒ通过相似测度得到粗匹配点集，然后分析比较顸提纯匹配点的简单聚类法和

特征点检测算法

特征点检测算法特征点检测算法是计算机视觉领域中一项重要的技术，它能够自动地从图像中提取出具有特殊意义的关键点。

这些特征点可以用于图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用中。

本文将介绍三种常见的特征点检测算法：Harris角点检测算法、SIFT算法和SURF算法。

一、Harris角点检测算法Harris角点检测算法是一种经典的特征点检测算法，它通过检测图像中的角点来寻找图像中的显著特征。

该算法的基本思想是通过计算图像中每个像素点的灰度值在水平和垂直方向上的变化程度，然后根据这些变化程度来判断该像素点是否是角点。

具体而言，该算法通过计算每个像素点的结构函数矩阵，然后根据结构函数矩阵的特征值来确定像素点的角度和强度。

二、SIFT算法SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是一种基于尺度不变性的特征点检测算法，它能够在不同尺度、不同旋转和不同亮度条件下检测出相同的特征点。

该算法的基本思想是通过构建高斯金字塔和差分金字塔来寻找图像中的关键点，然后通过计算关键点的梯度和方向来确定其描述子。

SIFT算法具有较好的尺度不变性和旋转不变性，因此在图像匹配和目标跟踪等应用中得到广泛应用。

三、SURF算法SURF（Speeded Up Robust Features）算法是一种快速且具有鲁棒性的特征点检测算法，它通过采用积分图像和快速哈希表等技术来加速特征点的检测和匹配过程。

该算法的基本思想是通过计算图像中每个像素点的Haar小波响应来确定其特征点。

与SIFT算法相比，SURF算法具有更快的速度和更好的鲁棒性，因此在实时性要求较高的图像处理应用中得到广泛应用。

特征点检测算法在计算机视觉领域中具有重要的应用价值，它能够从图像中提取出具有特殊意义的关键点，为图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用提供了重要的基础。

本文介绍了三种常见的特征点检测算法：Harris角点检测算法、SIFT算法和SURF算法。