斑点检测——精选推荐

斑点检测
1. 何为斑点(Blob)？
斑点通常是指与周围有着颜⾊和灰度差别的区域。

斑点通常和关键点(key point)，兴趣点(intrest point)以及特征点(feature point)表⽰同⼀个概念。

在实际的数字图像中存在着⼤量的斑点，如，从远处看，⼀棵树是⼀个斑点，⼀块草地是⼀个斑点，⼀栋房⼦也可以是⼀个斑点等等。

与单纯的⾓点不同的是，斑点代表的是⼀个⼩的区域，因此，它的稳定性更好，抗噪声能⼒更强。

⽆论是⾓点，斑点还是边缘的检测，说⽩了其实都是在检测极值点。

如边缘检测，寻找的就是⼀阶微分的极值点，当然⼀阶微分的极值点当然是⼆阶微分的过零点，所以边缘检测有两种常⽤的⽅法：⼀是基于⼀阶微分的，寻找极值点，如Roberts,Candy,Prewitt等等；另⼀类是基于⼆阶微分的，寻找过零点，如LoG等。

对于斑点检测，其实是找⼆阶微分的极值点，当然不同⽅法，其⼆阶微分算⼦不⼀样。

常⽤的斑点检测算法有LoG，DoH以及Gilles等。

这些算法中的操作⼀般都⽐较耗时,并且斑点检测⼀般只是预处理操作，完整的过程还包括斑点特征描述，特征匹配搜索等，所以，⼈们⼀直在探索斑点检测的快速算法。

终于，Lowe在前⼈研究的基础上，提出了⾮常著名的⾥程碑式的SIFT算法，该算法将斑点检测，特征描述以及特征匹配搜索结合在⼀起优化，极⼤地提⾼了效率。

在斑点检测中，Lowe提出了LoG的近似算法DoG，提⾼了斑点检测的效率。

沿着Lowe的思路，Bay等⼈提出了SURF算法，对DoH进⾏了简化和近似。

2. ⼀般斑点检测的步骤为:
(1) 定义算⼦，对图像进⾏卷积运算
(2) 搜索局部响应的峰值(极值)
3. 计划
最近在学习斑点检测，想了想还是打算写下这篇⽂章，算是给⾃⼰学习的⼀个总结吧。

这篇就简单介绍了下斑点检测的⼀些内容，后⾯的⽂章打算将对前⾯提到的算法LoG,DoH,Gilles,SIFT以及SURF进⾏简单介绍。

4. 参考资料
这⼏篇⽂章的参考资料在这⾥全部列出，后⾯⽂章不再单独列出。

(后续逐渐添加)
1. 图像局部不变性特征与描述，王永明王贵锦编著
2. 现代数字图像处理技术提⾼及应⽤案例详解(MATLAB版)，赵⼩川编著
3. Lindeberg, T. FeatureDetection with Automatic Scale Selection IEEE Transactions Pattern AnalysisMachine Intelligence,
1998, 30, 77-116
4. S. Gilles, RobustDescription and Matching of Images. PhD thesis, Oxford University, Ph.D.thesis, Oxford University, 1988.。