图像匹配之surf算法
surf特征点的匹配过程
surf特征点的匹配过程
Surf特征点的匹配过程包括以下步骤：
1. 提取特征点：通过Surf算法提取两幅图像中的特征点。
Surf算法通过计算图像中的Hessian矩阵的行列式来检测潜在的特征点，然后通过计算特征点的主方向和构建特征描述子。
2. 计算特征描述子：对于每个特征点，Surf算法会将其周围的图像区域划分为若干个子区域，然后提取每个子区域的Haar小波响应。
这些Haar小波响应将组成特征描述子。
通过这种方式，每个特征点都能够具有一个128维的特征描述子。
3. 特征点匹配：通过计算两幅图像中特征点的相似度来进行匹配。
常用的方法是计算两个特征描述子之间的欧氏距离或是余弦相似度。
对于每个特征点，选择在另一幅图像中与其具有最小距离的特征点作为匹配点。
4. 特征点筛选：根据匹配点之间的距离进行筛选，排除一些不太可信的匹配点。
常用的方法是计算匹配点的距离与次近距离之间的比值，如果这个比值小于一个给定的阈值，就将匹配点保留下来。
5. 可选的优化步骤：可以通过使用RANSAC（随机抽样一致性）算法进一步筛选匹配点，消除由于噪声或误识别造成的错误匹配。
RANSAC算法会随机选择一组匹配点，并计算这些匹配点与模型之间的误差，然后根据误差进行筛选，最后得到更准确的匹配结果。
通过以上步骤，Surf特征点的匹配过程可以得到两幅图像中匹配点的对应关系，从而进行图像配准、目标跟踪等应用。
SURF算法分析
2021/10/10
15
标出特征点的图像
2021/10/10
16
二.特征点 匹配
2021/10/10
17
特征点匹配
步骤1. 在检测特征点的过程中，计算了 Hessian 矩阵
的行列式，与此同时，计算得到了 Hessian 矩阵的迹，矩
阵的迹为对角元素之和。
按照亮度的不同，可以将特征点分为两种，第一种为
用stitching算法 进行图像拼接
2021/10/10
1
• 第一部分：用surf算法提 取特征点
• 第二部分：特征点匹配
• 第三部分：构建透视矩阵 完成拼接
• 第四部分 : 图像融合
2021/10/10
2
一.用SURF算法 提取特征点
1.SURF 介绍
SURF (Speeded Up Robust Feature)是一种高鲁棒性的局 部特征点检测器。由Herbert Bay 等人在2006年提出。该算法 可以用于计算机视觉领域例如物体识别或者三维重建。根据 作者描述该算法比SIFT更快更加具有鲁棒性。该算法中采用 积分图像、Haar小波变换和近似的Hessian矩阵运算来提高时 间效率,采用Haar小波变换增加鲁棒性。
给定图像f(x,y)中一个点 (x,y)，其Hessian矩阵H(x,o) 定义如下：
2021/10/10
位置 尺度
快速 Hessian
5
• Lxx(x, ϭ )是高斯二阶微分在点X=(x,y)处与图像I的卷积 。
• Bay指出，高斯函数虽然是最佳的尺度空间分析工具， 但由于在实际应用中总要对高斯函数进行离散化和剪 切处理，从而损失了一些特性（如重复性）。这一因 素为我们用其他工具代替高斯函数对尺度空间的分析 提供了可能，只要误差不大就可以。所以就引入了盒 装滤波器。
图像特征点提取及匹配算法研究论文
图像特征点提取及匹配算法研究论文1.SIFT算法：SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种经典的图像特征点提取算法。
该算法首先使用高斯滤波器对图像进行多尺度的平滑处理，然后使用差分算子来检测图像中的关键点，最后计算关键点的主方向和描述符。
SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，对于图像中存在较大尺度和角度变化的情况下仍能提取出稳定的特征点。
2.SURF算法：SURF（Speeded Up Robust Features）算法是一种快速的特征点提取算法，它在SIFT算法的基础上进行了优化。
SURF算法使用Haar小波响应来检测图像中的特征点，并使用积分图像来加速计算过程。
此外，SURF算法还使用了一种基于方向直方图的特征描述方法，能够提取出具有旋转不变性和尺度不变性的特征点。
3.ORB算法：ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一种快速的特征点提取和匹配算法。
该算法结合了FAST角点检测算法和BRIEF描述符算法，并对其进行了改进。
ORB算法利用灰度值的转折点来检测图像中的角点，并使用二进制字符串来描述关键点，以提高特征点的匹配速度。
ORB算法具有较快的计算速度和较高的匹配精度，适用于实时应用。
4.BRISK算法：BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）算法是一种基于二进制描述符的特征点提取和匹配算法。
该算法首先使用田字形格点采样方法检测关键点，然后使用直方图来描述关键点的方向和纹理特征。
最后，BRISK算法使用二进制字符串来表示关键点的描述符，并使用汉明距离来进行特征点的匹配。
BRISK算法具有较快的计算速度和较高的鲁棒性，适用于大规模图像匹配任务。
总结起来，图像特征点提取及匹配算法是计算机视觉领域中的重要研究方向。
本文介绍了一些常用的特征点提取及匹配算法，并对其进行了讨论。
surf算法代码 -回复
surf算法代码-回复什么是Surf算法Surf算法（Speeded Up Robust Features）是一种用于图像特征检测和描述的计算机视觉算法。
它是在2006年由Herbert Bay等人提出的，旨在提高图像处理中的特征点检测与匹配的速度和准确性。
Surf算法在计算机视觉和图像处理领域中得到广泛应用，它的主要目标是在图像中找到稳定且唯一的局部特征点。
Surf算法的步骤1. 尺度空间构建：Surf算法在图像中使用多尺度空间来有效地检测特征点。
它通过不断模糊图像，并计算模糊后的图像与原始图像的差异来构建多尺度空间。
算法使用一个高斯滤波器来进行图像模糊，并通过逐渐增加滤波器的方差来构建不同尺度下的图像。
这样做的目的是使得算法能够在不同尺度下检测到特征点，而不受图像缩放的影响。
2. 关键点检测：在构建好尺度空间后，Surf算法会在每个尺度中检测关键点。
关键点是那些在图像中具有稳定尺度和位置，并且对缩放、旋转和光照变化具有不变性的点。
Surf算法使用Hessian矩阵来检测关键点。
Hessian矩阵是一个用于测量图像局部变化的矩阵，在Surf算法中，它被用来检测图像中的高强度点。
3. 关键点定位：在检测到关键点后，Surf算法会对关键点进行精确定位。
它使用一个Haar 小波响应来定位关键点的位置和方向。
Haar小波是一种多尺度基函数，它能够识别出图像中的边缘和纹理特征。
Surf算法利用Haar小波响应来定位出关键点的具体位置和方向，以便后续的特征描述步骤。
4. 特征描述：在完成关键点定位后，Surf算法会对每个关键点进行描述，以便后续的特征匹配。
Surf算法使用了一种叫做加速权重积分（Fast Hessian）的方法来生成特征描述子。
特征描述子是一个向量，它能够描述关键点周围区域的结构和纹理信息。
Surf算法会通过计算关键点周围区域的灰度变化来生成特征描述子。
5. 特征点匹配：在完成特征描述后，Surf算法会使用一种叫做KD树的数据结构来进行特征点的匹配。
S U R F 算 法
特征点检测学习(surf算法)网上有些文章对surf做了介绍，比如：surf算法原理,有一些简单介绍.对surf的某些细节做了通俗易懂的解释.一、Surf描述子形成步骤1. 构造高斯金字塔尺度空间其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同，就是因为这些不同才加快了其检测的速度。
Sift采用的是DOG图像，而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。
首先来看看图像中某个像素点的Hessian 矩阵，如下：即每一个像素点都可以求出一个Hessian矩阵。
但是由于我们的特征点需要具备尺度无关性，所以在进行Hessian矩阵构造前，需要对其进行高斯滤波。
这样，经过滤波后在进行Hessian的计算，其公式如下：公式中的符号，估计有点数学基础的朋友都能够猜到，这里就不多解释了。
最终我们要的是原图像的一个变换图像，因为我们要在这个变换图像上寻找特征点，然后将其位置反映射到原图中，例如在sift中，我们是在原图的DOG图上寻找特征点的。
那么在surf中，这个变换图是什么呢？从surf的众多资料来看，就是原图每个像素的Hessian矩阵行列式的近似值构成的。
其行列式近似公式如下：由于求Hessian时要先高斯平滑，然后求二阶导数，这在离散的像素点是用模板卷积形成的，这2中操作合在一起用一个模板代替就可以了，比如说y方向上的模板如下：该图的左边即用高斯平滑然后在y方向上求二阶导数的模板，为了加快运算用了近似处理，其处理结果如右图所示，这样就简化了很多。
并且右图可以采用积分图来运算，大大的加快了速度，关于积分图的介绍，可以去查阅相关的资料。
同理，x和y方向的二阶混合偏导模板如下所示：上面讲的这么多只是得到了一张近似hessian行列式图，这例比sift中的DOG图，但是在金字塔图像中分为很多层，每一层叫做一个octave，每一个octave中又有几张尺度不同的图片。
在sift算法中，同一个octave层中的图片尺寸(即大小)相同，但是尺度(即模糊程度)不同，而不同的octave层中的图片尺寸大小也不相同，因为它是由上一层图片降采样得到的。
SURF算法在图像处理中的应用
SURF算法在图像处理中的应用SURF算法是一种被广泛应用于计算机视觉领域的算法，其全称是Speeded Up Robust Features。
它是一种特征提取算法，可以在图像中检测出具有特殊性质的关键点，并生成具有鲁棒性的特征描述子。
这些特征可以用于识别相似的图像，比较相似度，并在图像配准、图像跟踪、三维重建等领域中发挥重要作用。
本文将探讨SURF算法在图像处理中的应用。
一、 SURF算法的原理SURF算法是基于SIFT算法的一种改进，它的主要优势在于速度更快、鲁棒性更强。
下面简单介绍SURF算法的原理。
1. 尺度空间构建SURF算法首先对原始图像进行尺度变换，通过高斯金字塔来构建尺度空间。
尺度空间的不同层次可以检测到不同大小的特征。
通过不同层次检测的关键点可以估计出原始图像中的关键点，这个过程被称为尺度空间极值点检测。
2. 关键点定位在尺度空间中，SURF算法通过Hessian矩阵的行列式求解得到图像局部极值点位置，这些点是具有高强度、对光照变化鲁棒等性质的关键点。
3. 方向确定为了使SURF算法对旋转和光照变化更加鲁棒，需要为每个关键点确定一个主方向，这个方向是在关键点周围采用Hessian矩阵主方向确定的。
4. 特征描述为了描述关键点的局部特征，SURF算法使用了一种统计学上的方法，即将关键点周围的区域分解成小的子区域，每个子区域在水平和竖直方向上计算Haar小波变换，形成特征向量。
这些特征向量组成的特征描述子具有鲁棒性，可以用来评估关键点的稳定性。
5. 特征匹配在进行图像匹配时，SURF算法使用了一种快速的近似最近邻搜索方法，称为快速最近邻搜索（FLANN）。
它可以在大规模的特征库中快速找到与查询特征最相似的特征。
二、 SURF算法可以被广泛应用于图像处理中，下面介绍一些应用领域。
1. 图像配准SURF算法可以被用来匹配两幅图像之间的关键点，通过计算两幅图像中关键点的相似度来实现图像配准。
S U R F 算 法
opencv之SURF算法原理及关键点检测在基础篇里面讲模板匹配的时候已经介绍过，图像匹配主要有基于灰度和基于特征两种方法。
基于特征匹配的方法有很多种如：FAST、HARRIS、SIFT、SURF、SUSAN等。
其中SIFT算法由D.G.Lowe于1999年提出，2004年完善总结。
SIFT是一种鲁棒性好的尺度不变特征描述方法，但SIFT算法计算数据量大、时间复杂度高、算法耗时长。
针对上述缺点许多研究者对SIFT算法做了不同的改进，Yanke等人提出用PCA-SIFT方法对特征描述进行数据降维，但在没有任何先验知识的情况下反而增加了计算量；Delpont等人提出用SVD方法进行特征匹配，但匹配过程计算复杂，且不能用于宽基线匹配；Grabner等人用积分图像虽提高了SIFT的计算速度，但是降低了SIFT方法的优越性。
Herbert Bay等人于2006年提出了SIFT算法的改进算法SURF算法，其性能超过了SIFT算法且能够获得更快的速度。
SURF在光照变化和视角变化不变性方面的性能接近SIFT算法，尤其对图像严重模糊和旋转处理得非常好。
且标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，SURF算法最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像的概念，这大大加快了程序的运行速度。
SURF算法和SIFT算法在opencv中是一种很高级的算法，opencv提供了SURF算法的API接口。
需要说明的是SURF和SIFT算法在OpenCV提供的nonfree中，而且在OpenCV3.x后不再集成到OpenCV发行版中，同意存放到opencv_contrib中，需要去opencv github页面手动下载编译。
点击跳转，编译方法网上有很多教-程。
2.Surf原理特征点的提取基于尺度空间理论，我们通过检测图像局部极值点来锁定特征点坐标，即局部的最亮点或最暗点。
2.1构建Hessian矩阵SURF算法检测特征点是基于Hessian矩阵实现的，Hessian矩阵是SURF 算法的核心。
SURF算法
SURF算法⼀、原理：Sift算法的优点是特征稳定，对旋转、尺度变换、亮度保持不变性，对视⾓变换、噪声也有⼀定程度的稳定性；缺点是实时性不⾼，并且对于边缘光滑⽬标的特征点提取能⼒较弱。
Surf（Speeded Up Robust Features）改进了特征的提取和描述⽅式，⽤⼀种更为⾼效的⽅式完成特征的提取和描述。
⼆、Surf实现流程如下：1. 构建Hessian（⿊塞矩阵），⽣成所有的兴趣点，⽤于特征的提取⿊塞矩阵（Hessian Matrix）是⼀个多元函数的⼆阶偏导数构成的⽅阵，描述了函数的局部曲率。
由德国数学家Ludwin Otto Hessian于19世纪提出。
surf构造的⾦字塔图像与sift有很⼤不同，Sift采⽤的是DOG图像，⽽surf采⽤的是Hessian矩阵⾏列式近似值图像。
Hessian矩阵是Surf算法的核⼼，构建Hessian矩阵的⽬的是为了⽣成图像稳定的边缘点（突变点），为下⽂的特征提取做好基础。
每⼀个像素点都可以求出⼀个Hessian矩阵。
Hessian矩阵的判别式为：当Hessian矩阵的判别式取得局部极⼤值时，判定当前点是⽐周围邻域内其他点更亮或更暗的点，由此来定位关键点的位置。
在SURF算法中，图像像素l(x，y)即为函数值f(x，y)。
但是由于我们的特征点需要具备尺度⽆关性，所以在进⾏Hessian矩阵构造前，需要对其进⾏⾼斯滤波，选⽤⼆阶标准⾼斯函数作为滤波器。
H矩阵的三个矩阵元素L_xx, L_xy, L_yy从⽽计算出H矩阵：Surf使⽤了盒式滤波器来近似替代⾼斯滤波器，提⾼运算速度。
盒式滤波器（Boxfilter）对图像的滤波转化成计算图像上不同区域间像素和的加减运算问题，只需要简单⼏次查找积分图就可以完成。
每个像素的Hessian矩阵⾏列式的近似值：2. 构建尺度空间同Sift⼀样，Surf的尺度空间也是由O组L层组成，不同的是，Sift中下⼀组图像的尺⼨是上⼀组的⼀半，同⼀组间图像尺⼨⼀样，但是所使⽤的⾼斯模糊系数逐渐增⼤；⽽在Surf中，不同组间图像的尺⼨都是⼀致的，但不同组间使⽤的盒式滤波器的模板尺⼨逐渐增⼤，同⼀组间不同层间使⽤相同尺⼨的滤波器，但是滤波器的模糊系数逐渐增⼤。
SURF与FLANN算法结合的图像匹配方法
SURF与FLANN算法结合的图像匹配方法
SURF（Speeded Up Robust Features）是一种图像特征提取算法，FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）是一种快速最近邻搜索算法。
将这两种算法结合起来，可以实现高效准确的图像匹配。
图像匹配是指在一组图像中，找到与给定图像最相似的图像。
图像匹配在图像检索、
目标跟踪、增强现实等领域具有广泛的应用。
SURF算法对图像进行特征提取。
SURF算法通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点的局部特征向量来描述图像。
SURF算法的特点是快速且具有稳定的鲁棒性，适用于各种图像变化情况。
接下来，FLANN算法将SURF提取的特征向量作为输入，构建一个近似最近邻搜索索引。
FLANN算法通过将特征向量映射到一个高维空间，并使用一种适合于高维空间的快速搜索
算法来找到与给定特征向量最相似的特征向量。
FLANN算法的特点是高效且具有较高的准
确性，适用于大规模的高维数据搜索。
通过计算匹配图像与给定图像之间的相似度，选取相似度最高的图像作为匹配结果。
相似度可以使用欧式距离、余弦相似度等度量方法进行计算。
选取相似度最高的图像作为
匹配结果，可以通过设置一个阈值进行筛选，只选择相似度超过阈值的图像。
图像匹配方法的优势在于可以处理图像的尺度、旋转、光照等变化，并具有较高的准
确性和鲁棒性。
将SURF与FLANN算法结合起来，不仅可以提高算法的速度和效率，还可以提高算法的准确性和鲁棒性。
这种图像匹配方法在实际应用中具有很大的潜力。
surf特征点检测原理
surf特征点检测原理一、引言surf特征点检测是一种在计算机视觉领域被广泛应用的算法，用于图像特征提取和匹配。
本文将介绍surf特征点检测的原理及其相关概念，以帮助读者更好地理解该算法的工作原理。
二、SURF特征点检测的概述SURF(Speeded Up Robust Features)是一种基于尺度空间理论的图像特征描述算法。
它的主要思想是通过检测和描述图像中的局部特征点，从而实现图像的匹配与识别。
SURF算法具有计算速度快、尺度不变性强等优点，因此得到了广泛的应用。
三、尺度空间理论尺度空间理论是SURF算法的基础。
它认为图像中的物体在不同尺度下都会呈现出不同的外观，因此在进行特征点检测时，需要考虑不同尺度下的图像特征。
SURF算法通过构建一个尺度空间金字塔来实现不同尺度下的特征点检测。
四、Hessian矩阵的计算SURF算法使用Hessian矩阵来检测图像中的局部极值点。
Hessian 矩阵描述了图像中的灰度变化情况，通过计算图像的二阶导数来得到Hessian矩阵。
在SURF算法中，为了加速计算速度，Hessian 矩阵的计算采用了一种近似方法。
五、关键点的定位在得到Hessian矩阵后，SURF算法通过计算特征点的行列方向和尺度来实现关键点的定位。
其中，行列方向表示特征点在图像中的位置，尺度表示特征点的大小。
SURF算法还引入了一种基于盒子滤波器的方法，用于对关键点进行定位。
六、关键点的描述关键点的描述是SURF算法的核心内容之一。
SURF算法采用了一种称为Haar小波的特征描述子，用于描述关键点的局部特征。
Haar小波通过计算图像中的水平和垂直边缘来描述图像的纹理特征。
SURF算法通过对Haar小波的积分图像进行快速计算，实现了关键点的快速描述。
七、关键点的匹配关键点的匹配是SURF算法的最后一步。
在进行关键点匹配时，SURF算法采用了一种称为海森距离的相似性度量。
海森距离可以有效地判断两个关键点之间的相似度，从而实现关键点的匹配。
多种角度比较SIFT、SURF、BRISK、ORB、FREAK算法
多种角度比较SIFT、SURF、BRISK、ORB、FREAK算法一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，特征点检测与描述算法在图像匹配、目标识别、三维重建等领域扮演着举足轻重的角色。
在众多特征点算法中，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）、SURF（Speeded Up Robust Features，加速鲁棒特征）、BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints，二进制鲁棒不变可伸缩关键点）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，带方向性的FAST和旋转的BRIEF）以及FREAK（Fast Retina Keypoint，快速视网膜关键点）等算法因其优秀的性能而备受关注。
本文旨在对这五种算法进行多角度的比较分析，以便读者更全面地了解它们的性能特点，为实际应用提供参考。
我们将从算法原理、计算效率、特征点稳定性、抗噪声干扰能力、旋转不变性、尺度不变性等多个维度对五种算法进行深入探讨。
通过理论分析和实验验证，本文将揭示各算法在不同应用场景下的优势和不足，为算法的选择和优化提供有力依据。
本文还将结合实际应用案例，展示各算法在图像匹配、目标跟踪、全景拼接等领域的实际应用效果，以便读者更好地理解各算法在实际应用中的表现。
通过本文的阅读，读者将能够全面掌握五种主流特征点检测与描述算法的核心原理、性能特点和应用场景，为计算机视觉领域的深入研究和实践应用提供有力支持。
二、算法原理比较在深入了解SIFT、SURF、BRISK、ORB和FREAK这五种算法的原理之后，我们可以从多个角度对它们进行比较。
首先是特征点检测与描述子生成。
SIFT（尺度不变特征变换）通过DOG（差分高斯）金字塔来检测关键点，并使用128维向量进行描述。
SURF（加速鲁棒特征）则使用Hessian矩阵和积分图像进行关键点检测，并生成64维描述子。
Surf算法原理
Surf算法原理Surf算法是对Sift算法的⼀种改进，主要是在算法的执⾏效率上，⽐Sift算法来讲运⾏更快！1、算法原理；2、源码简析；3、OpenCV中Demo分析；4、⼀些关于Surf算法的剖析。
Surf算法原理：参考资料：作为尺度不变特征变换算法（Sift算法）的加速版，Surf算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有⼀个——积分图像haar求导。
我们先来看介绍Sift算法的基本过程，然后再介绍Surf算法。
1、Sift算法简介Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述⼦，并于2004年进⾏了更深⼊的发展和完善。
Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发⽣平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能⼒。
总体来说，Sift算⼦具有以下特性：(1) 、Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持⼀定程度的稳定性。
(2) 、独特性好，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Sift特征向量。
(4) 、速度相对较快，经优化的Sift匹配算法甚⾄可以达到实时的要求。
(5) 、可扩展性强，可以很⽅便的与其他形式的特征向量进⾏联合。
其 Sift算法的三⼤⼯序为，(1)提取关键点；(2)对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器；(3)通过两⽅特征点（附带上特征向量的关键点）的两两⽐较找出相互匹配的若⼲对特征点，也就建⽴了景物间的对应关系。
提取关键点和对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器可以称做是Sift特征的⽣成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化⽆关的特征向量，Sift特征的⽣成⼀般包括以下⼏个步骤：(1) 、构建尺度空间，检测极值点，获得尺度不变性；(2) 、特征点过滤并进⾏精确定位；(3) 、为特征点分配⽅向值；(4) 、⽣成特征描述⼦。
找特征点的算法SIFT和SURF算法
找特征点的算法SIFT和SURF算法SIFT算法和SURF算法是用于图像特征点的检测与描述的两种经典算法。
它们在图像处理、计算机视觉和模式识别等领域得到广泛应用。
下面将分别介绍SIFT算法和SURF算法，并对其原理和应用进行详细阐述。
一、SIFT算法（Scale-Invariant Feature Transform）SIFT算法是由Lowe于1999年提出的一种用于图像特征点检测与描述的算法。
它通过分析图像的局部特征来提取与尺度无关的特征点，具有尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性等优点。
1.特征点检测SIFT算法首先通过高斯差分金字塔来检测图像中的特征点。
高斯差分金字塔是由一系列模糊后再进行差分操作得到的，通过不同尺度的高斯核函数对图像进行卷积，然后对结果进行差分运算，得到图像的拉普拉斯金字塔。
在拉普拉斯金字塔上，通过寻找局部最大值和最小值来确定特征点的位置。
2.特征点描述在确定特征点的位置后，SIFT算法使用梯度直方图表示特征点的局部特征。
首先，计算特征点周围邻域内每个像素点的梯度幅值和方向，然后将邻域分为若干个子区域，并统计每个子区域内的梯度幅值和方向的分布，最后将这些统计结果组合成一个向量作为特征点的描述子。
3.特征点匹配SIFT算法通过计算特征点描述子之间的欧式距离来进行特征点的匹配。
欧式距离越小表示两个特征点越相似，因此选择距离最近的两个特征点作为匹配对。
二、SURF算法（Speeded Up Robust Features）SURF算法是由Bay等人于2024年提出的一种在SIFT算法的基础上进行改进的图像特征点检测与描述算法。
它通过加速特征点的计算速度和增强特征点的稳定性来提高算法的实时性和鲁棒性。
1.特征点检测SURF算法使用Hessian矩阵来检测图像中的特征点。
Hessian矩阵是图像的二阶导数矩阵，通过计算Hessian矩阵的行列式和迹来确定图像的局部最大值和最小值，从而找到特征点的位置。
SURF与FLANN算法结合的图像匹配方法
SURF与FLANN算法结合的图像匹配方法【摘要】本文介绍了一种基于SURF和FLANN算法结合的图像匹配方法。
首先分别介绍了SURF算法和FLANN算法的原理，然后详细阐述了SURF与FLANN算法结合的优势所在。
接着描述了实验设计与方法，并对实验结果进行了分析。
通过实验结果验证了这种结合方法的有效性和优势。
最后总结了本文的研究成果，并展望了未来的研究方向。
该方法在图像匹配领域具有重要的研究意义和应用价值，为提高图像匹配的准确性和效率提供了新的思路和方法。
【关键词】SURF算法、FLANN算法、图像匹配、结合、优势、实验设计、实验结果分析、总结、未来展望1. 引言1.1 背景介绍图像匹配是计算机视觉领域中的重要问题之一，其主要目标是在两幅或多幅图像中找到相同或相似的物体或场景。
在图像处理和计算机视觉任务中，图像匹配被广泛应用于目标识别、物体跟踪、图像配准等领域。
传统的图像匹配算法如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF （快速可加速特征）在一定程度上取得了成功，但是它们在效率和准确度方面存在一定的局限性。
随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于特征的图像匹配算法越来越受到关注。
SURF（加速稳健特征）是一种采用Hessian 矩阵来检测兴趣点的快速特征提取算法，FLANN（快速库近似最近邻）是一种最近邻搜索库，可以快速找到最相似的特征点。
将SURF和FLANN这两种算法结合起来，可以在提高匹配速度的保持较高的匹配准确度，从而解决传统算法中的一些问题。
本文将研究SURF与FLANN算法结合的图像匹配方法，并探讨其在实际应用中的意义和优势。
1.2 问题提出在图像处理领域，图像匹配是一个具有挑战性的问题。
由于图像中可能存在旋转、尺度变化、视角变化等因素，传统的图像匹配方法在处理这些情况时表现不佳。
SURF（Speeded-Up Robust Features）和FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）是两种常用的图像处理算法，它们在图像匹配中具有一定的优势。
基于SURF算法的实时拼接研究
基于SURF算法的实时拼接研究基于SURF算法的实时拼接研究摘要：图像拼接是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它可以将多幅图像无缝地拼接在一起，以形成一个更大的视觉场景。
本文主要研究了基于SURF算法的实时图像拼接技术。
首先介绍了SURF算法的原理和特点，然后详细讨论了SURF算法在图像匹配和特征点提取上的应用。
接着，提出了一种基于SURF算法的实时图像拼接方法，并进行了实验验证。
最后，对实验结果进行了分析和讨论，并展望了该技术在实际应用中的潜力。
1. 引言在计算机视觉中，图像拼接是一个热门的研究领域，它主要涉及将多个相机或者同一个相机的不同视角下拍摄的图像拼接在一起，以形成一个更大的视觉场景。
图像拼接技术在航空航天、地理测绘、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
然而，实时图像拼接一直是一个挑战，因为它需要快速准确地检测和匹配特征点，并且进行高效的图像融合。
2. SURF算法原理和特点SURF（Speeded Up Robust Features）算法是一种用于图像特征点检测和描述的快速和鲁棒的方法，它基于稳定的尺度空间极值检测和快速的特征描述子构建。
相比于传统的SIFT算法，SURF算法具有更快的计算速度和更好的尺度不变性。
3. SURF算法在图像匹配和特征点提取上的应用图像匹配是图像拼接中的核心问题之一，而特征点的提取是图像匹配的基础。
本节主要介绍了SURF算法在图像匹配和特征点提取上的应用。
在图像匹配中，SURF算法通过计算特征向量之间的欧氏距离，得到两幅图像的匹配对。
而在特征点提取中，SURF算法通过计算Hessian矩阵的行列式来检测稳定的尺度空间极值点，并根据主曲率方向计算特征点的唯一描述子。
4. 基于SURF算法的实时图像拼接方法在本节中，我们提出了一种基于SURF算法的实时图像拼接方法。
首先，对输入图像进行SURF特征点提取和描述子计算。
然后，通过匹配特征点对来确定图像之间的对应关系。
surf特征描述
"surf"特征描述通常是指在计算机视觉和图像处理领域中，使用surf （Speeded Up Robust Features）算法提取图像特征的过程。
SURF是一种基于Hessian矩阵的局部特征描述子，主要用于图像的识别和匹配。
以下是surf特征描述的一些主要步骤：1. 构建Hessian矩阵：在图像的每个像素点处，计算一个二阶Hessian矩阵。
这个矩阵可以反映出像素点邻域内的强度变化情况。
2. 计算Hessian矩阵的行列式：对于每个像素点，计算其Hessian矩阵的行列式。
行列式的值可以反映出像素点的局部结构信息。
3. 选择候选特征点：根据行列式的值，在图像中选取一系列候选特征点。
这些特征点通常具有独特的局部结构信息，例如角点、边缘点等。
4. 确定特征点的主方向：对于每个候选特征点，计算其邻域内的梯度方向。
梯度方向可以反映出像素点的局部纹理信息。
然后，选取邻域内最具代表性的梯度方向作为特征点的主方向。
5. 计算特征点的描述子：以特征点为中心，沿着主方向选取一个邻域。
在这个邻域内，对像素点的梯度值进行统计，得到一个特征向量。
这个特征向量就是surf特征描述子。
6. 特征点匹配：将图像中的特征点与另一幅图像中的特征点进行匹配。
匹配的依据是特征点之间的距离度量，例如欧氏距离、马氏距离等。
匹配成功的特征点对可以用来估计两幅图像之间的变换关系，例如旋转、缩放等。
总之，surf特征描述是一种提取图像局部特征的有效方法。
通过计算像素点的Hessian矩阵、行列式、主方向和描述子，可以在图像中找到具有独特性质的feature points。
这些特征点在图像匹配、识别等任务中具有重要作用。
surf算法基本原理
surf算法基本原理嘿，朋友们，今天咱们聊聊一个有趣的话题，SURF算法。
听起来像是什么神秘的黑科技，其实它是一种非常实用的图像处理算法。
说到图像处理，大家肯定会想起那些花里胡哨的滤镜，或者是手机上那些能把你自拍变得美美哒的应用。
可是，SURF可不是单纯的美颜，它在图像识别和计算机视觉方面可是大显身手的哦。
想象一下，你在拍照的时候，手机能迅速识别出照片里的物体，那背后就有可能有SURF在默默奉献。
SURF，全名叫加速稳健特征（SpeededUp Robust Features），听起来就很酷炫，对吧？这个算法的核心思想其实很简单。
它主要是通过检测和描述图像中的特征点，让计算机能够识别出图像的关键部分。
就好比你见到一个老朋友，虽然他换了发型，但一眼就能认出他来，这就是特征点在起作用。
SURF就是利用这些特征点，帮助计算机进行图像匹配和识别。
SURF是怎么实现的呢？它会找到图像中的特征点。
这就像在一大堆照片中找到最吸引眼球的那一张，难度可想而知。
但SURF可不是一般的算法，它使用了一种叫做“Hessian矩阵”的数学工具，能快速找出图像中的高对比度区域。
这些区域就是我们所说的特征点。
哎，这就像是在人群中找出最亮眼的星星，大家都想看嘛。
找到特征点之后，SURF可没闲着。
它会对这些点进行描述，生成一组特征向量。
简单说，就是给每个特征点贴上一个“标签”，告诉计算机这个点有什么特点。
这种描述方法又快又稳，确保在各种光照、旋转和缩放的情况下都能可靠地识别出这些特征点。
想象一下，风吹草动，照片的背景换了个样子，但你依然能认出那是你最爱的小狗。
这种可靠性真是令人赞叹！再说说SURF在实际应用中的表现。
比如在自动驾驶技术中，车载摄像头需要不断识别周围环境。
SURF帮助车辆识别路标、行人甚至其他车辆，确保安全驾驶。
就好像你在繁忙的街道中，灵活躲避那些横冲直撞的行人，这可不是简单的事儿。
但有了SURF，这一切都变得简单多了。
surf算法详解
SURF学习笔记Speed-Up Robust Features(SURF)SURF 是一种尺度，旋转不变的detector和descriptor.最大的特点是快！在快的基础上保证性能（repeatability,distinctiveness 和robustness）。
SURF采用有效策略的主要有：1）积分图（用于对图像卷积）2）detector是基于Hessian矩阵，descriptor是基于分布的下面是SURF算法的具体实现：1.兴趣点检测SURF 对于兴趣点的检测是基于最基本的Hessian近似矩阵。
1.1积分图像（由于不会在这里编辑公式，直接截图了）PS：这里加一点自己的一点个人理解：关于矩形区域内像素点的求和应该是一种简单重复性运算，采用这种思路总体上提高了效率。
为什么这么说呢？假设一幅图片共有n个像素点，则计算n个位置的积分图总共的加法运算有n-1次（注意：可不是次哦，要充分利用递推思想），将这些结果保存在一个跟原图对应的矩阵M中。
当需要计算图像中某个矩形区域内的所有像素之和是直接像查表一样，调出A,B,C,D四点的积分图值，简单的加减法（注意只需要三次哦）即可得到结果。
反之，如果采用naive的方式直接在原图像中的某个矩形区域内求和，你想想，总共可能的矩形组合有多少？！！且对于一幅图像n那是相当大啊，所以2^n那可是天文数字，而且这里面绝大部分的矩形有重叠，重叠意味着什么？在算求和的时候有重复性的工作，其实我们是可以有效的利用已经计算过的信息的。
这就是积分图法的内在思想：它实际上是先计算n个互不重叠（专业点说是不相交）的矩形区域内的像素点求和，充分利用这些值（已有值）计算未知值，有点类似递推的味道...这就完全避免了重复求和运算。
1.2 用于检测兴趣点的Hessian矩阵作者Herbert Bay利用Hessian矩阵来检测兴趣点，具体是用Hessian矩阵行列式的最大值标记斑状结构（blob-like structure）的位置。
sift与surf算法
sift与surf算法SURF是SIFT算法的加速版，的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有⼀个——积分图像haar求导，对于它们其他⽅⾯的不同可以参考本blog的另外⼀篇关于SIFT的⽂章。
不论科研还是应⽤上都希望可以和⼈类的视觉⼀样通过程序⾃动找出两幅图像⾥⾯相同的景物，并且建⽴它们之间的对应，前⼏年才被提出的SIFT（尺度不变特征）算法提供了⼀种解决⽅法，通过这个算法可以使得满⾜⼀定条件下两幅图像中相同景物的某些点（后⾯提到的关键点）可以匹配起来，为什么不是每⼀点都匹配呢？下⾯的论述将会提到。
SIFT算法实现物体识别主要有三⼤⼯序，1、提取关键点；2、对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器；3、通过两⽅特征点（附带上特征向量的关键点）的两两⽐较找出相互匹配的若⼲对特征点，也就建⽴了景物间的对应关系。
⽇常的应⽤中，多数情况是给出⼀幅包含物体的参考图像，然后在另外⼀幅同样含有该物体的图像中实现它们的匹配。
两幅图像中的物体⼀般只是旋转和缩放的关系，加上图像的亮度及对⽐度的不同，这些就是最常见的情形。
基于这些条件下要实现物体之间的匹配，SIFT算法的先驱及其发明者想到只要找到多于三对物体间的匹配点就可以通过射影⼏何的理论建⽴它们的⼀⼀对应。
⾸先在形状上物体既有旋转⼜有缩⼩放⼤的变化，如何找到这样的对应点呢？于是他们的想法是⾸先找到图像中的⼀些“稳定点”，这些点是⼀些⼗分突出的点不会因光照条件的改变⽽消失，⽐如⾓点、边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点，既然两幅图像中有相同的景物，那么使⽤某种⽅法分别提取各⾃的稳定点，这些点之间会有相互对应的匹配点，正是基于这样合理的假设，SIFT算法的基础是稳定点。
SIFT算法找稳定点的⽅法是找灰度图的局部最值，由于数字图像是离散的，想求导和求最值这些操作都是使⽤滤波器，⽽滤波器是有尺⼨⼤⼩的，使⽤同⼀尺⼨的滤波器对两幅包含有不同尺⼨的同⼀物体的图像求局部最值将有可能出现⼀⽅求得最值⽽另⼀⽅却没有的情况，但是容易知道假如物体的尺⼨都⼀致的话它们的局部最值将会相同。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
上面这段文字的大体意思就是说：
SURF意指加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。
SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。
SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integral image的概念，这大大加快了程序的运行时间。
surf提出算法参见http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/papers.html有paper下载地址。
1、提取特征点
2、提取特征描述符
1. 特征点的提取
1）利用Hessian矩阵，计算特征值α
其中Lxx(x, σ)是高斯滤波后图像g(σ)的在x方向的二阶导数,其他的Lyy(x, σ)、Lxy(x, σ)都是g(σ)的二阶导数。
为了减小计算量，原文使用了一个简单的方法，并利用了积分图像的优势（大大的减少计算量），方法其实很简单就是在模糊的基础上将原本的模块近似下。
总所周知，一般计算图像的二阶导时，利用下面的公式
d2f(x)/dx2=(f(x+1)-f(x))-(f(x)-f(x-1))=-2*f(x)+f(x+1)+f(x-1)。
但是f(x)=g(h(x))【h(x)为图像的灰度值，f(x)
是将h(x)高斯滤波处理的灰度函数】
图一模板近似
以9X9滤波器为例，如上图所示，左边两幅图分别为灰度图像在中心点（黑色点）处的二阶导数d2f(x)/dx2和
d2f(x)/dxdy的模板对应的值, 近似后变成右边的两幅图，图中灰色部分像素值为0。
可是这样计算特征值不是也很复杂么？当然，所以作者提供了一种新思路--使用积分图像。
积分图像，顾名思义，即指当前像素点所在位置距原点（0,0）所包围面的所有灰度之和。
绿色的部分为当前像素点，红色为积分区域。
这样计算图像中任意一块矩形区域的灰度之和Sx只需要利用矩形4个顶点(Xi,Yi)(i=1,2,3,4 顺序为从上之下，先左后右)的积分值S（x,y）即可。
Sx=S(X1,Y1)+S(X4,Y4)-S(X2,Y2)-S(X3,Y3)
至此，大家应该知道近似二阶导数的高斯模板并引入积分图像的好处了吧，只需要在函数定义之前计算各个坐标点的积分图像，然后就能方便的求出hessian的特征值。
不过由于函数模板的近似，这里需要修正下特征值α的求解公式：
这里Dxx和Dxy就是根据图一得到的，而Dyy和Dxx类似，只需要导致一下模板即可。
2）根据是否为领域极大值判断特征点
这里要引入图像堆的概念，说简单点，就是一组大小相同的图像，这些图像都是根据不同大小高斯滤波二阶导模板，如图一所示得到的平滑后图像Pi 。
按照模板大小从小到大将Pi沿z轴方向排布，这样中间层的每个像素点的领域就为3X3X3（包括上下两层）。
若该点的特征值α为这27个点中的最大值，那么可以认为该点为Feature points--特征点（图像依据这些特征点的匹配进行更多的操作，比如拼接，比较相似性等等）。
2.特征点的匹配
1）寻找特征向量
欲进行特征点的匹配，必须提取出特征点的特征向量再利用两个向量的相似程度认为两个点是否为两幅图像相互对应的点。
第一步.计算特征点的主方向
以特征点为圆心半径为6像素建立圆领域，计算得出里面有109个像素点。
计算这些点的harr特征harrx 和harry.
那么该怎样计算任意一点的harr特征值？
图二 harr-like特征
选取edge features前两个作为harrx和harry值，这个方向有些类似与梯度方向，不过这里的领域显然更广。
至于计算么，依旧是利用积分图像。
对这109个像素点分别求出各自的向量的方向angle=acrtan(harry/harrx) ，根据最近邻原则将这些angle划分到60，120，...，300，360等6个值上。
划分在同一范围上的像素点分别将他们的harrx和harry相加即可。
不过为了体现相邻像素点的更大影响，还需要考虑高斯权重系数。
这样得到最大的harrx和最大的harry,组成了主方向向量。
第二步.提取特征描述符
图3.选取特征区域
图中红色箭头为上面计算出来的主方向，按上图所示选取该红色特征点的8X8邻域（紫色边框内部）
计算得到4X4个像素块的梯度大小和方向（可以利用上面已经计算的harrx和harry），将8X8区域分割为2X2个区域T1,2,3,4，这样每个区域就包括了4个更小的由4个像素点组成的区域，
harrx和harry就是利用白色部分像素灰度值减去黑色部分像素灰度值即可得到（harrx,harry）方向向量。
这样的向量一共有16个，将这些方向向量的方向角归并到上下左右斜上下8个方向上，并在T1,2,3,4中计算这8个方向的值。
那么这个4X8=32维向量即为所求的特征描述符。
3）特征点的匹配
采用最简单的两向量内积最大值为最匹配的点，设定一阈值，只有当这个最大值大于该阈值方可认为两特征点匹配。
至此，surf算法结束。
博客园/blue-lg/archive/2012/07/17/2385755.html。