forstner算子提取特征点
稀疏三维重建提取特征点
稀疏三维重建提取特征点全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:稀疏三维重建是指通过少量的离散点数据来还原出三维场景的结构和形状。
在许多领域中,如计算机视觉、机器人、地理信息系统等,稀疏三维重建都扮演着重要的角色。
而在进行稀疏三维重建时,提取特征点是非常关键的一步。
本文将探讨稀疏三维重建中提取特征点的方法以及其在实际应用中的意义。
在稀疏三维重建中,特征点是指具有独特性和易于匹配的点。
通过提取这些特征点,我们可以更好地还原出三维场景的结构和形状。
为了提取特征点,通常可以使用一些经典的算法,如SIFT、SURF、ORB等。
这些算法可以从图像中提取出具有独特性的局部特征,从而帮助我们在进行稀疏三维重建时更好地识别和匹配关键点。
SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法是一种广泛应用于图像处理领域的特征点提取算法。
它具有尺度不变性和旋转不变性等特点,能够有效地提取出具有独特性的局部特征点。
而在进行稀疏三维重建时,使用SIFT算法可以帮助我们更好地捕捉场景中的关键点,从而实现精准的三维重建。
除了SIFT算法外,SURF(Speeded-Up Robust Features)算法也是一种常用的特征点提取算法。
与SIFT算法相比,SURF算法具有更快的处理速度和更好的鲁棒性,适合在大规模的场景中进行特征点提取。
在进行稀疏三维重建时,使用SURF算法可以大大提高处理效率,同时保证匹配的准确性。
在机器人领域中,稀疏三维重建可以帮助机器人更好地理解周围环境,从而实现自主导航和避障等功能。
通过提取特征点,在进行稀疏三维重建时,机器人可以更好地识别和匹配环境中的关键点,从而快速地构建出环境的三维模型,进而实现自主导航和避障。
特征点的提取对于机器人的定位和建图具有重要的意义。
第二篇示例:稀疏三维重建是一种用于从不完整的数据中恢复出三维场景的技术。
在现实生活中,我们常常会遇到一些只有少量数据的情况,比如只有几张图片或者几个点云数据的情况下需要进行三维重建。
几种特征点提取算子的分析和比较
点位 于 轮廓 线 的最 大 曲率 处 , 或者 两 条 线 段 交 叉 点 处; 第 2类是 基 于信 号 的兴趣算 子 ; 第 3类是 基 于模 板 的兴 趣 算 子 , 这 种 分 类 针 对 具 体 特 征 点 设 计 模 板, 精度 可 以达 到 子 像 素 级 但 是适 用 性 不 强 _ 2 ] 。本
( 3 ) 在 一定 大小 的窗 口内选 取灰 度 方 差 最 大 的
2 特征点提取 的原理 和步骤
目前有 很 多 学 者 致 力 于 兴 趣 算 子 的改 进 和 研 究, 希望 能够 尽 可能 多 且 准 确 快 速 的 提取 影 像 中 的 特 征点 。根 据兴 趣 算 子 的性 质 可 以将 其 分 为 3类 :
Mo r a v e c算子 F o r s t n e r 算子
文 献标 识 码 : A
Ha r r i s算子
文章编号 : 1 6 7 2 —4 0 9 7 ( 2 0 1 5 ) 0 3—0 0 1 5 —0 4
1 引
言
计算像素灰度方差 , 选择灰度方差最小值作为像 素
的兴趣 值 , 通 过 设 定 一 个 经 验 阈值 , 将 兴 趣 值 大 于
( 1 . 江苏省水文水资源勘测 局南通分 局 , 江苏 南通 2 2 6 0 0 6 ; 2 . 武汉大学遥感信 息工程学 院 , 湖北 武汉 4 3 0 0 7 9 )
摘
要
特征 点提 取是影像 分析和影像 匹配的基础 , 也是 单幅 影像 处理 最重要 的任务 之一 , 主要 应用各种 算子提
首先 详 细 阐 述 了 Mo r a v e e算 子 、 F o r s t n e r算 子 和 Ha r r i s 算 子 的原理及 实 现 步 骤 , 然 后 通 过 对 比分 析 3种算 子 的实 现结果 比较 了 3种 算子 的优 缺点 。
基于简化Forstner算子改进的SIFT无人机图像识别算法
中 图分 类 号
目标识别
T 7 P5
SF 算法 I T
F rnr 子 os e 算 t
A
D G空间 O
文献 标 识 码
I PRo VED I M S FT DENTI CATI I FI oN ALGoRI THM FoR UAV M AGE I BAS ED ON S M PLI I Fm D FoRSTNER oPERAToR
i g d ni ct n a crigt h h rce siso ma eie tiai codn Otec aatr t f f o i c UAV ta h maeifr t n c pu e sh g n h e l i rc sigrq ie h ttei g nomai a trd i u ea dtera— mep o esn e ur— o t
较低的优点 , J能较好地适应改进 SF 算法的需求。 I T
0 引 言
目前小型无人机被广泛用于空 中图像 的获取 、 传输与识别 ,
无人机在飞行高度 、 飞行距 离 、 飞行时 间和任务载荷等方面具有 无可 比拟 的优越性 。无人 机 图像 的信息 量也相应 较大 , 因此无 人机 图像 的快速识别成 为人们不 断追求 的 目标 … 。 传统 的 目标识别方法 多是 以 目标 的全局特 征为依据进行 匹 配 , 在 目标 被部分遮挡或 者产生形 变时就 难 以进行 识别 和匹 但 配, 基于局部特征 的 目标识 别方法 成为解决 以上 问题的有效 方 法 。20 0 4年 Lw 提 出一种基 于局部特征 的 SF 算法 , oe I T 该算 法 以尺度空间的极值 作为特征 点 , 同时计算邻 域 内特征点 的梯度 方向作为该点的特征值 , 特征值 作为 匹配数据 对图像进 行匹 将 配 J对形变 、 , 遮挡 等影 响具 有较强 的鲁棒性 , 该算法计 算量 但 还相对较大 , 因此对其进行 改进提高运算 速度 和精 度 , 满足无人 机图像识别要求 。
图像配准中几种特征点提取方法的分析与实验
基于小波变换的边缘提取算法中 ,小波系数的 选取是关键 。B 样条小波是一种实用的最基本的小 波 ,其特点是函数形式简单 ,具有最小的支集 ,且易 于软 、硬件实现 。此外 B 样条函数具有非常好的局 部特性 ,可以很方便地控制样条曲线的零交叉点及 形状等 。本文采用三次 B 样条小波 ,对图像作多尺 度小波变换 ,在 23 尺度上根据小波变换模的局部极 大值提取数量适中的物体边缘点作为特征点 。 1. 2 SUSAN 角点提取法
63
光 学 技 术 第 33 卷
归一化有效性 εr 如式 (2) 。为统一起见 ,本文的实 验数据都采用归一化有效性值 。
ε=
( N1
N pair + N2) / 2
(1)
εr = ε/ t
(2)
式中 N 1 , N 2 分别为从待配准的参考图像和畸变图 像中提取的特征点数量 ; N pair 为经过特征匹配得到 的精确匹配点对数量 ; t 为两幅图像重叠的比例 。
(2) 计算速度 :利用特征提取所用计算时间评
价算法的计算速度 。对于相同的实验图像 ,在相同
的计算条件下 ,计算时间长的表明速度慢 ,时间短的
表明速度快 。
刘琼 , 倪国强 , 周生兵
(北京理工大学 信息科学技术学院光电工程系 , 北京 100081) 摘 要 : 研究了图像配准中常用的几种特征点提取方法 。基于图像配准对特征提取方法的特殊要求 ,提出了一组 量化的特征提取方法评价因子 ,能用于合理评价各种方法的性能 、优点与缺点 ,为这些方法的改进提供指导性意见和比 较依据 。通过大量的实验 ,利用评价因子比较和分析了上述的几种常用特征提取方法的优缺点 、适用环境 ,并提出改进 建议 。 关 键 词 : 图像配准 ;特征提取 ;特征匹配 中图分类号 : TP391 文献标识码 : A
timesformer 特征提取
文章主题:Timesformer特征提取1. Timesformer简介Timesformer是一个基于时间特征的视觉领域模型,它通过将注意力机制和时间维度相结合,实现了在视频理解领域的卓越表现。
该模型利用了时间信息的丰富性,通过对视频帧的时间序列进行建模,提取并利用了视频中不同帧间的相关性,从而有效地提高了视频理解的准确性和效率。
2. Timesformer特征提取方法在Timesformer模型中,特征提取是一个至关重要的步骤,它决定了模型能否准确地捕捉到视频中的重要信息。
Timesformer通过在时间维度上进行多头自注意力机制的操作,从而能够有效地提取视频时间序列中的关键特征。
具体而言,Timesformer模型将视频帧序列作为输入,经过多头注意力机制的处理后,得到了具有丰富时间信息的高质量特征表示,这些特征能够有效地反映出视频中不同帧之间的相关性和关联性,为视频理解任务提供了有力的支持。
3. Timesformer特征提取的优势相比传统的视觉模型,Timesformer的特征提取方法具有明显的优势。
通过充分利用时间信息,Timesformer能够更好地捕捉视频序列中的动态特征,从而使得模型能够更加准确地理解和解释视频内容。
Timesformer通过多头自注意力机制的操作,能够有效地对视频帧序列进行建模,从而大大提高了模型的鲁棒性和泛化能力。
Timesformer使用了Transformer网络结构,使得模型能够更好地处理长距离的时间依赖关系,进一步提高了模型在视频理解领域的性能。
4. Timesformer特征提取的应用Timesformer的特征提取方法在视频理解领域有着广泛的应用前景。
以视频分类和视频内容理解为例,通过利用Timesformer模型提取的丰富时间特征,可以有效地实现对视频内容的自动识别和理解,为视频内容分析和应用提供了强大的支持。
5. 个人观点和总结Timesformer模型采用的时间特征提取方法在视频理解领域具有重要意义。
数字摄影测量复习题(大学期末复习资料含答案)
数字摄影测量复习题一、 选择题1. 在航空影像的透视变换中,地面上一组平行于摄影方向线直线上无空远点的构像是( D )。
A. 像主点B. 像底点C. 等角点D. 主合点2. 在航空影像的透视变换中,过像片上等角点的像水平线称为( A )。
A. 等比线B. 主纵线C. 迹线D. 摄像方向线3. 在倾斜的航空影像上,若地面没有起伏,则摄影比例尺不受像片倾斜影响等于水平像片摄影比例尺的点位于( C )上。
A. 真水平线B. 主纵线C. 等比线D. 迹线4. 航空影像的内方位元素包括镜头中心(镜头物方节点)到影像面的垂距,以及( A )相对于影像中心的位置0x 、0y 。
A. 像主点 B. 像底点 C. 等角点 D. 主合点5. 在进行影像内定向时,若仅量测了3个框标的像点坐标,则可以使用的多项式变换公式是( A )。
A. 线性变换公式B. 双线性变换公式C. 仿射变换公式D. 投影变换公式6. 航空影像组成的立体像对,完成相对定向后,则( B )。
A. 消除了同名像点的左右视差B. 像除了同名像点的上下视差C. 消除了像点由于地表起伏引起的像差D. 求出了影像的外方位元素7. 在以下数字影像特征提取算法中,适合进行圆点定位的是( A )。
A. Wong-Trinder 定位算子B. Forstner 算子C. Hough 变换D. 高精度角点与直线定位算子8. 在竖直航空摄影的情况下,导致几何畸变的主要原因是( D )。
A. 摄影机物镜透视畸变B. 感觉材料变形C. 影像扫描数字化过程产生的畸变D. 地形高差产生的畸变9. 在VirtuoZo 数字影像处理前,必须进行哪些设置(ABCD )。
A.测区参数B.模型参数C.相机参数D. 地面控制点10. 数字摄影测量系统是由( A )代替人眼的立体量测与识别,完成影像几何与物理信息自动提取。
A. 计算机视觉B. 机械导杆C. 光学投影D. 光学与机械导杆11. 数字摄影测量的基本范畴还是确定被摄对象的( A )与( C ),即量测与理解。
摄影测量
摄影测量 :是对非接触成像和其他传感器系统通过记录、量测、分析与表达等处理,获取地球及其环境和其他物体的几何、属性等可靠信息的一门工艺、科学和技术物理投影 :就是上述“光学的、机械的或光学-机械的”模拟投影数字投影 :就是利用电子计算机实时地进行投影光线(共线方程)的解算,从而交会被摄物体的空间位置。
摄影测量分类:1按照成像距离不同分为航天摄影测量,航空摄影测量,近景摄影测量,显微摄影测量。
2按照应用对象不同分为地形摄影测量和非地形摄影测量。
3按照技术手段分为模拟摄影测量,解析摄影测量,数字摄影测量。
摄影测量特点:1无需接触物体本身获得被摄物体信息2由二维影像重建三维目标3面采集数据方式4同时提取物体的几何与物理特性摄影测量任务:地形测量领域1各种比例尺的地形图、专题图、特种地图正射影像地图、景观图2建立各种数据库3提供地理信息系统和土地信息系统所需要的基础数据@非地形测量领域1生物医学2公安侦破3古文物、古建筑4建筑物变形监测第二章摄影测量常用坐标系统1像平面坐标系2框标坐标系3像空间坐标系4像空间辅助坐标系5摄影测量坐标系6物空间坐标系7地面测量坐标系内方位元素:确定摄影机的镜头中心相对于影像位置关系的参数,称为影像的内方位元素。
外方位元素:确定影像或摄影光束在摄影瞬间的空间位置和姿态的参数。
影像内定向:将影像架坐标变换位以影像上像主点位原点的像坐标系中的坐标,称该变换为影像内定向共线条件方程的意义和应用:意义:共线条件是中心投影构像的数学基础,也是各种摄影测量处理方法的重要理论基础。
应用:1单像空间后方交会和多像空间前方交会2解析空中三角测量光束法平差的基本数学模型3构成数字投影的基础4计算模拟影像数据5利用数字高程模型与共线方程制作正摄影像6利用DEM与共线方程进行单幅影像测图单像空间后方交会:利用影像覆盖范围内一定数量的控制点的空间坐标与影像坐标,根据共线条件方程,反求该影像是外方位元素。
.数字摄影测量复习总结
数字摄影测量学复习总结第一章绪论1.摄影测量的三个发展阶段及其特点是什么?答:P3的表1-12.什么是数字摄影测量?它的组成部分有哪些,各有什么特点?答:p4页组成部分:计算机辅助测图、影像数字化测图(混合数字摄影测量、全数字摄影测量(通用数字摄影测量、实时数字摄影测量))3.简述数字摄影测量的新进展与发展趋势。
答:p6的五点第二章数字影像获取的预处理基础1.什么是数字影像?其频域表达有什么用处?答:p12的定义频域表达的用处:(1)变换后的能量大部分都集中于低频谱段,有利于后续图像的压缩存储、快速传输,减少运算时间提高效率;(2)可对信号不同频率成分的能量的表达更直观,有利于影像分解和影像处理。
2.分析离散数字图像卷积的直观背景,并说明数字滤波的计算过程。
答:直观背景:p17数字滤波的计算过程:略3.如何确定数字影像的采样间隔?答:采样定理:(由频率域推导而来)当采样间隔能使在函数g(x)中存在的最高频率中每周期取有两个样本时,根据采样数据可完全恢复原函数g(x)。
4.采样函数有哪些性质?有哪些直观解释?答:略5.怎样对影像的灰度进行量化?答:影像的灰度概念p20怎样对影像的灰度量化p216.航空数字影像获取系统有哪些特点?叙述3种航空数字影像获取系统的结构与性质。
答:数字航摄仪的特点p22叙述3种航空数字影像获取系统的结构与性质:ADS\DMC\UCD\SWDC\VisionMap A37.什么是数字影像重采样?常用的数字影像重采样方法有哪些?各有哪些优缺点?答:(1)影像内插和重采样的概念p17(2)常用的采样方法p18(最近邻内插法、双线性内插法和双三次卷积法)(3)优缺点:p20表2-1第三章数字影像解析基础1.什么是数字影像内定向?为什么要数字影像内定向?答:概念及目的P383.什么是单像空间后方交会?计算过程主要有哪几步?答:概念:p394.什么是共面条件方程?利用它可以解决摄影测量中哪些问题?答:p43解决的问题有:像对的相对定向与解析空中三角测量。
特征提取方法
特征提取方法特征提取是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中的重要问题,它是指从原始数据中提取出具有代表性、区分性的特征,用以描述目标对象的属性和特性。
特征提取方法的选择直接影响到后续的数据分析和模式识别效果,因此在实际应用中具有重要意义。
一、传统特征提取方法。
1. 边缘检测。
边缘是图像中灰度变化明显的地方,边缘检测是图像处理中常用的特征提取方法之一。
经典的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts等,它们通过计算图像灰度的一阶导数来检测图像中的边缘。
2. 角点检测。
角点是图像中具有显著角度变化的点,角点检测是另一种常用的特征提取方法。
Harris角点检测算法是其中的经典代表,它通过计算图像局部区域的灰度变化来检测角点。
3. 尺度不变特征变换(SIFT)。
SIFT是一种基于局部特征的描述符,它具有尺度不变性和旋转不变性等优点,被广泛应用于图像配准、目标识别等领域。
二、深度学习特征提取方法。
1. 卷积神经网络(CNN)。
CNN是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型,它通过卷积层和池化层来提取图像的特征,并在此基础上实现图像分类、目标检测等任务。
2. 循环神经网络(RNN)。
RNN是一种适用于序列数据的深度学习模型,它可以用于提取文本、语音等序列数据的特征,广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。
3. 自编码器(Autoencoder)。
自编码器是一种无监督学习的深度学习模型,它可以通过学习数据的压缩表示来实现特征提取,被广泛应用于图像去噪、特征重建等任务。
三、特征提取方法的选择。
在实际应用中,特征提取方法的选择需要根据具体的问题和数据特点来进行。
传统的特征提取方法在一些简单场景下仍然具有优势,而深度学习方法则在复杂场景和大规模数据下表现更为出色。
因此,我们需要根据实际情况灵活选择特征提取方法,以达到最佳的数据分析和模式识别效果。
总结。
特征提取是图像处理、模式识别等领域中的重要问题,传统的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、SIFT等,而深度学习方法则包括CNN、RNN、自编码器等。
特征提取
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特征提取 –点特征提取算子
Förstner算子 (5) 选取极值点。
3)给定阈值Tq,若限制误差椭圆长短半轴之比不得大于3.2 - 2.4,则可求得Tq =0.32 – 0.5 若qc,r > Tq,则该像素为一备选点,按以下原则确定其权:
4)以权值为依据,选取一适当窗口中的极值点为特征点,即选 取窗口中权最大者为权值点。
2015年6月12日星期五
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特征提取 – 影像信息量与特征
比特分割
比特分割是一种简单的方法。由于在影像数字化时,像元灰 度量化为256个灰度等级,即8个比特,比特分割就是用于确定 哪几位比特是信号,哪几位是噪声。 具体:比特分割就是将量化后的数据分成不同的比特位,依 次取出某一比特位上的值(0或1)形成二值图像。
2015年6月12日星期五
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特征提取
影像信息量与特征
点特征提取算子
线特征提取算子
影像分割
定位算子
2015年6月12日星期五
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特征提取 –点特征提取算子
点特征主要指明显点,如角点、圆点等。提取点特征的算子 称为兴趣算子(interest operator),即运用某种算法从影像中 提取我们所感兴趣的,即有利于某种目的的点。现在已提出了 一系列算法各异,且具有不同特色的兴趣算子,比较知名的有 Moravec算子、 Förstner算子与 Harris算子等。
若不考虑噪声,点特征与边缘特征的灰度分布均表现为从 小到大或从大到小的明显变化。
2015年6月12日星期五
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特征提取 – 影像信息量与特征
特征
除了用局部信息量来检测特征之外,还可以利用各种梯度 或差分算子提取特征,其原理是对各个像素的邻域即窗口进 行一定的梯度或差分运算,选择其极值点(极大或极小)或超 过给定阈值的点作为特征点。
摄影测量选择题
摄影测量与遥感一、单项选择题(每题的备选答案中只有一个最符合题意,不答或答错不得分)1.目前,主流的常规航空摄影机的像幅为( B )。
A. 18cm x 18cmB. 23cm x 23cmC. 36cm x 36cmD. 46cm x 46cm 2.航摄仪有效使用面积内镜头分辨率的要求( B)。
A. 每毫米内不少于 20 线对B. 每毫米内不少于 25 线对C. 每毫米内不少于 30 线对D. 每毫米内不少于 40 线对3.下列关于航空摄影时飞行质量的要求,叙述错误的是( B)。
A. 航向重叠度一般应为 60%-65%;个别最大不应大于 75%,最小不应小于 56%B. 像片倾斜角一般不大于 3°,个别最大不大于 5°C. 航摄比例尺越大,像片旋角的允许值就越大,但一般以不超过8°为宜D. 航线弯曲度一般不大于 3%4. 同一条航线内相邻像片之间的影像重叠称为(A)重叠。
A. 航向B. 旁向C. 水平D. 垂直5. 相邻航线相邻像片之间的影像重叠称为(B)重叠。
A. 航向B. 旁向C. 水平D. 垂直6. 航摄像片上一线段与地面上相应线段的水平距离之比称为(C)比例尺。
A. 地形图B. 测图C. 摄影D. 制图7 .框幅式航空摄影属于(D)投影成像。
A. 正射B. 垂直C. 斜距D. 中心8.当成图比例尺为 1 : 1 0000 时,应选择的航摄比例尺为( A)A. 1:20 000 〜1:40 000B. 1:10 000 〜1:20 000C. 1:25 000 〜1:60 000D. 1:7000 〜1:14 0009.下列各项中,关于航摄分区划分的原则叙述错误的是( A)A. 分区内的地形高差不得大于三分之一航高B. 当地面高差突变,地形特征差别显著时,可以破图幅划分航摄分区C. 在地形高差许可且能够确保航线的直线性的情况下,航摄分区的跨度应尽量划大D. 分区界线应与图廓线相一致10 . 一张航摄像片有(B)个内方位元素。
点特征提取(DOC)
(一) Moravec算子提取过程
a.读取灰度影像,得到影像的灰度矩阵;
b.计算各像元的兴趣值IV:
c.给定一经验阈值,将兴趣值( )大于阈值的点作为候选点;
d.选取候选点中的极值点作为特征点;
e.将特征点在原始图像上进行标记、展示。
(二) Forstner算子提取过程
a.计算各像素的Robert’s梯度;
%¼ÆËã135¶ÈбÏß·½ÏòÏàÁÚÏñËػҶȲîµÄƽ·½ºÍ
v2=v2+(I(i+mh+k,j+mw+k)-I(i+mh+k+1,j+mw+k+1))^2;
%¼ÆËãºáÏàÁÚÏñËػҶȲîµÄƽ·½ºÍ
v3=v3+(I(i+mh,j+mw+k)-I(i+mh,j+mw+k+1))^2;
b.计算ll(如55或更大)窗口中灰度的协方差矩阵;
其中:
c.计算兴趣值q与w;
式中:DetN代表矩阵N之行列式,trN代表矩阵N之迹。
d.确定待选点;
当 同时 ,该像元为待选点。
e.选取极值点。
即在一个适当窗口中选择最大的待选点。
f.将特征点在原始图像上进行标记、展示。
(三)程序源代码(Moravec):
六、模拟实践成果
图二原始灰度影像
三
图三Moravec算子程序运行结果
图四Forstner程序运行结果
七.心得体会
康仲林:本次模拟实践,我们通过操作了解了用程序通过两种算子提取特征点的具体方法,进一步加深了对两种算子的认识,为以后的学习打下了更好的基础。同时,加强了自己的动手能力,将实践和理论联系起来,真正的做到了学与做的统一,更加利于知识的掌握。这次实验通过程序运行,得到经两种点特征提取的图片,从照片中可以清晰对比不同。总之,此次实验比较顺利。
基于特征点驱动的CT图像配准与拼接方法研究
作者姓名: 学科专业: 导师姓名: 完成时间: 曹 新 华 生物医学工程 冯焕清 教授 李传富 主任医师 二○一○年五月十三日
University of Science and Technology of China
A dissertation for master ’s degree
III
Abstract
matched points were found by SIFT algorithm, achieving automatic matching feature points. For the image registration, we focused the research on the method of feature point-driven image registration. Based on the thin-plate spline interpolation algorithm, we realized the registration of two CT brain images, and also designed a globe feature vector based method to remove the error matched points of images that required for registration. Finally, primary research on medical images mosaic was conducted by using the method of feature point-driven image mosaic, and complete algorithm and programming procedures were proposed for two CT chest images mosaic. In accordance with the characteristics of medical images, the error matched points of images that required for mosaic were removed by random sample consensus (RANSAC) algorithm and statistics slope algorithm. We appreciate the support of National Nature and Science Foundation of China (project No 60771007).
计算机视觉07-第四章特征提取
38
39
SIFT算法的主要特点
▪ a) SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩 放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、 噪声也保持一定程度的稳定性。
▪ b) 独特性(Distinctiveness)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。
( g c ,r i g c ,r i1 ) 2
i k
V4
k 1
( g c i,r i
i k
g
c i 1,r i 1 ) 2
K=int
(w/2)
Ic V ,rmV i1n ,V 2,{ V 3,V 4} 11
(2)给定一经验阈值,将兴趣值大 于阈值的点作为候选点。 (3)选取候选点中的极值点作为 特征点。
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判断两幅图像的相似度 由于无法得到另一幅图像,只能在当前图像内寻找 根据泰勒级数展开, 可得,
18
图像自相关函数分析
➢矩阵A与信号处理中的自相关函数密切相关. ➢设α,β为矩阵A的特征值,则α,β与局部自相关函数的主曲 率成比例. ➢当两个曲率都低时,局部自相关函数是平坦的,那么窗口图 像区域的灰度值近似为常量;当只有一个曲率高而另一个曲率 低时,局部自相关函数呈脊形,那么E只有当沿山脊移动时变 化小,这就表示是边缘;当两个曲率都高时,局部自相关函 数是尖峰,那么E在任意方向上移动都会增加,这就表示是角 点. ➢因此我们可以由α,β的值判断是否是角点。为了不对M进 行分解求特征值,可以采用Tr(A)和Det(A)来代替α,β,
33
SUSAN算子
▪ 将与某固定阈值相比较,得到SUSAN算法对图像角点的响 应函数如下式所示:
点特征提取算法
主要内容
一.Moravec算子
二.Forstner算子
1.点特征
•点特征主要指 明显点, •提取点特征的 算子称为兴趣 算子
2.点特征的灰度特征
3.Moravec算子
Moravec于1977年提出利用灰度 方差提取点特征的算子
r
c
(1)计算各像元的兴趣值 IV
k 1
V1
1. 线特征
➢“边缘” 影像局部区域特征不相 同的区域间的分界线 ➢“线” 是具有很小宽度的其中间 区域具有相同的影像特征的边缘对
差分算子、拉普拉斯算手、LOG算子等
房屋的提取
道路的提取
2.线的灰度 特征
主要内容
一.微分算子 二.二阶差分算子 三.Hough变换
3. 微分算子
•梯度算子
g
1
2
1
1 2 1 1 2 1 1 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
南
西南
西
西北
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
2
1
1 2 1 1 2 1 1 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
• Sobel算子
考察它上下、左右邻点灰度的加权差。与
-1 -2 1 -1 0 1 -1 2 1
Sobel 算子
加大模扳 抑制噪声
4. 二阶差分算子
•方向二阶差分算子
gij (gi1,j gi,j) (gi,j gi1,j)
1
[gi1,j
gi, j
gi1,j ]
2
gij
[1
2
1]
1
gij ( gi1, j gi, j ) ( gi, j gi1, j )
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Forstner算子提取特征点(原创)
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;Forstner算子
;; image:输入原始图像
; vwsize:窗口宽度
; ithresh:初选差分阈值
; qthresh:兴趣值阈值
function Forstner,image,vwsize=vwsize,ithresh=ithresh,Tq=Tq
IF N_Elements(vwsize) eq 0 THEN vwsize=5
IF N_Elements(ithresh) eq 0 THEN ithresh=50
IF N_Elements(Tq) eq 0 THEN Tq=0.5
image=float(image)
imgSize = Size(image, /Dimensions)
xsize=imgSize[0]
ysize=imgSize[1]
;灰度的协方差矩阵
result=fltarr(xsize,ysize)
;第一步:利用差分算子提取初选点
for i=1,xsize-2 do begin
for j=1,ysize-2 do begin
dg1=abs(image[i,j]-image[i+1,j])
dg2=abs(image[i,j]-image[i,j+1])
dg3=abs(image[i,j]-image[i-1,j])
dg4=abs(image[i,j]-image[i,j-1])
dg=[dg1,dg2,dg3,dg4]
temp=dg[sort(dg)]
if temp[2] gt ithresh then begin
result[i,j]=255
endif else begin
result[i,j]=0
endelse
endfor
endfor
;第二步:在以初选点为中心的3*3的窗口中计算协方差矩阵与圆度
;此处可用where提高循环效率
;权重矩阵
wMatrix=fltarr(xsize,ysize)
for i=1,xsize-2 do begin
for j=1,ysize-2 do begin
;是初选点
if result[i,j] eq 255 then begin
gu2=0.0 & gv2=0.0 & guv=0.0
for ii=-1,1 do begin
for jj=-1,1 do begin
gu2=gu2+(image[i+1,j+1]-image[i,j])^2
gv2=gv2+(image[i,j+1]-image[i+1,j])^2
guv=guv+(image[i+1,j+1]-image[i,j])*(image[i,j+1]-image[i+1,j]) endfor
endfor
DetN=gu2*gv2-guv
trN=gu2+gv2
q=4*DetN/(trN*trN)
;第三步:设定阈值Tq,若满足则计算权值
if q gt Tq then wMatrix[i,j]=DetN/trN
endif
endfor
;第四步:以权值为基础,在一定窗口内抑制局部非最大值候选点;取出局部极大值点
wradius=vwsize/2
for i=wradius,xsize-1-wradius do begin
for j=wradius,ysize-1-wradius do begin
tempiv=wMatrix[i-wradius:i+wradius,j-wradius:j+wradius]
;将区域内像素按从大至小排列
tempsort=tempiv(REVERSE(SORT(tempiv)))
;排除整个区域像素相等的情况
if (wMatrix[i,j] eq tempsort[0]) and (wMatrix[i,j] ne tempsort[1]) then begin
result[i,j]=255
endif else begin
result[i,j]=0
endelse
endfor
endfor
return,result
end
;--------------------
pro Forstner_test
DEVICE, DECOMPOSED=1
; 获取本程序所在文件路径
RootDir = Sourceroot()
; file=RootDir+'\small.bmp'
file=RootDir+'\8bit_house.bmp'
queryStatus = QUERY_IMAGE(file, imgInfo)
if queryStatus eq 0 then begin
Result = DIALOG_MESSAGE('参考图像格式不可识别!',/error,title='警告')
return
endif
if (imgInfo.CHANNELS ne 1) then begin
Result = DIALOG_MESSAGE('图像格式必须为8bit',/error,title='警告')
endif
imgSize = imgInfo.dimensions
xsize=imgsize[0]
ysize=imgsize[1]
image=READ_IMAGE(file)
resultimg=Forstner(image,ithresh=70,Tq=0.5)
temp=image
index=where(resultimg eq 255,count)
print,count
dims=size(resultimg,/dimensions)
ncol=dims[0]
col_index=index mod ncol ;列数
row_index=index/ncol ;行数
WINDOW, /free, XSIZE = xsize*2, YSIZE = ysize
tv,image,0
tv,image,1
for i=0,count-1 do begin
PLOTS,[col_index[i]-2,col_index[i]+2],[row_index[i],row_index[i]], /DEVICE,color='0000ff'xl
PLOTS,[col_index[i],col_index[i]],[row_index[i]-2,row_index[i]+2], /DEVICE,color='0000ff'xl
endfor
end。