物体识别中的特征-基于SIFT特征提取、描述、匹配共41页
物体识别中的特征-基于SIFT特征提取、描述、匹配PPT课件
——基于SIFT算法的检测、描述和匹配
CHENLI
1
基于图像进行物体识别的过程
特征提取
特征匹配
CHENLI
2
图像特征
全局特征
大小、灰度分布、颜色、全局边缘
局部特征
点、线 角点 区域内的边缘 局部极值
CHENLI
3
特征提取中的常见问题
物体所在环境复杂
光照 对比度 杂散背景 目标被遮挡
H的特征值α和β为特征值。
假设是α较大的特征值，而是β较小的特征值，令 ，则
两个特征值相等时最小，随着的增大而增大。让该比值小于一定的阈值。 为了检测主曲率是否在某域值r下，只需检测
成立时将关键点保留，反之剔除。在Lowe的文章中，取r＝10。
CHENLI
28
关键点方向分配
通过尺度不变性求极值点，可以使其具有缩放不变的性质，利用关键点 邻域像素的梯度方向分布特性，我们可以为每个关键点指定方向参数方向， 从而使描述子对图像旋转具有不变性。
David G. Lowe Computer Science Department
2366 Main Mall University of British Columbia
Vancouver, B.C., V6T 1Z4, Canada
E-mail: lowe@cs.ubc.ca
1999年British Columbia大学David G.Lowe教授总结了现有的基于不变量技 术的特征检测方法，并正式提出了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子－SIFT（scale-invariant feature transform），这种算法在2004年被加以完善。
基于SIFT特征点的图像匹配算法
基于SIFT特征点的图像匹配算法高峰;魏少华;王学通【摘要】SIFT特征点是图像的一种尺度不变局部特征点.首先给出了尺度空间的生成方法;接下来给出了SIFT特征点的提取步骤和精确定位方法,基于特征点邻域像素的梯度和方向生成了关键点的描述向量;最后根据特征向量给出了匹配方法,提取了SIFT特征点,并将其应用于图像匹配.实验结果说明,使用SIFT特征点可以有效实现图像匹配.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2010(033)018【总页数】3页(P101-103)【关键词】SIFT算法;图像匹配;尺度空间;高斯核【作者】高峰;魏少华;王学通【作者单位】西安工业大学,北方信息工程学院,陕西,西安,710025;西安工业大学,北方信息工程学院,陕西,西安,710025;西安理工大学,计算机学院,陕西,西安,710048【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP391.40 引言图像匹配技术是图像处理和计算机视觉领域的一项重要技术。
图像匹配，就是在机器识别事物的过程中，将已知图像与陌生图像的全部或部分在空间上对准，根据已知模式的图像在一幅陌生图像中寻找对应该模式的子图像过程。
图像匹配所涉及的应用领域包括工业检测、遥感地形匹配、光学和雷达图像跟踪、工业流水线自动监控、交通管理、医疗诊断、图像检索等诸多领域。
目前，图像匹配技术有基于与像素灰度相关的匹配、基于图像特征的匹配、基于语义网络的匹配以及基于神经网络和遗传算法的匹配等多类方法。
近年来，基于局部不变量描述符的方法在图像匹配领域取得了显著进展。
SIFT[1](scale invariant feature transform)方法是Lowe在2004年提出的一种局部不变特征点的提取方法。
SIFT特征是图像的局部特征，对旋转、尺度缩放和亮度变化保持不变，对视角变化、仿射变换和噪声也保持一定程度的稳定性。
SIFT还具有独特性、多量性和可扩展性等多项特点。
SIFT特征提取算法
SIFT特征提取算法总结图像检索2010-09-25 22:49:19 阅读51 评论0 字号：大中小订阅一、综述Scale-invariant feature transform(简称SIFT)是一种图像特征提取与匹配算法。
SIFT算法由David.G.Lowe于1999年提出，2004年完善总结，后来Y.Ke(2004)将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。
SIFT算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、尺度变化、光照变化情况下的特征匹配问题，并能在一定程度上对视角变化、仿射变化也具备较为稳定的特征匹配能力。
二、SIFT特征提取算法SIFT算法首先在尺度空间进行特征检测，并确定关键点的位置和关键点所处的尺度，然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征，以实现算子对尺度和方向的无关性。
SIFT算法提取的SIFT特征向量具有如下特性：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。
c) 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。
d) 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。
e) 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。
一幅图像SIFT特征向量的生成算法总共包括4步：尺度空间极值检测、关键点位置及尺度确定、关键点方向确定、特征向量生成。
最后通过特征向量完成特征点的匹配。
2.1尺度空间极值检测机器人在环境中走动时，摄像机和环境中物体的相对位置会发生变化，导致图像上物体的特征的尺度发生变换。
我们希望特征具有尺度不变性，即当特征尺度变化时，特征点检测器仍然能够准确的检测出特征点及其尺度。
为满足以上条件，特征检测需要在多尺度空间的框架下进行。
尺度空间理论是检测不变特征的基础。
Witkin(1983)提出了尺度空间理论，他主要讨论了一维信号平滑处理的问题。
图像特征提取与匹配之SIFT算法
图像特征提取与匹配之SIFT算法尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。
Sift算法就是用不同尺度(标准差)的高斯函数对图像进行平滑，然后比较平滑后图像的差别，差别大的像素就是特征明显的点。
一、Sift算法的步骤Sift ( Scale In varia nt Feature Tran sform )是一个很好的图像匹配算法，同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化，利用特征点来提取特征描述符，最后在特征描述符之间寻找匹配。
该算法主要包括5个步骤进行匹配：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，剔除不稳定的特征点;3、在特征点处提取特征描述符，为特征点分配方向值;4、生成特征描述子，利用特征描述符寻找匹配点；以特征点为中心取16*16的邻域作为采样窗口，将采样点与特征点的相对方向通过高斯加权后归入包含最后获得4*4*8的128维特征描述子。
8个bin的方向直方图, 示意图如下：5、计算变换参数。
当两幅图像的Sift特征向量生成以后，下一步就可以采用关键点特征向量的欧式距离来作为两幅图像中关键点的相似性判定度量。
取图1的某个关键点，通过遍历找到图像2中的距离最近的两个关键点。
在这两个关键点中，如果次近距离除以最近距离小于某个阙值，则判定为一对匹配点。
最后，看下Sift算法效果图:F图左边部分Sift算法匹配结果，右边部分是其它算法匹配结果:二、Sift算法的描述在上述的Sift算法步骤一中，提到了尺度空间，那么什么是尺度和尺度空间呢? 尺度就是受delta这个参数控制的表示。
而不同的L (x,y,delta) 就构成了尺度空间，实际上，具体计算的时候，即使连续的高斯函数，都要被离散为(一般为奇数大小) (2*k+1) *(2*k+1) 矩阵，来和数字图像进行卷积运算。
基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法
基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法一、引言介绍多视角深度图配准算法的意义及研究现状，阐述SIFT图像特征匹配在图像配准中的重要性。
二、SIFT图像特征提取介绍SIFT算法的基本原理及其实现方式，包括尺度空间构建、关键点检测、局部特征描述等。
三、基于SIFT的多视角深度图配准介绍基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法，包括图像对齐、深度图对齐、三维点云生成等步骤。
四、实验与结果分析通过实验证明算法的有效性和准确性，采用定量和定性分析的方式比较不同方法的优劣，并讨论其应用场景。
五、结论与展望总结全文工作，归纳出本文的贡献和不足，并展望未来相关研究方向及改进措施。
随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，多视角深度图配准成为了一个研究热点。
多视角深度图配准是指将来自不同视角的深度图或结构光扫描等信息融合在一起，生成三维模型或场景，以便进行三维重建、机器人导航、虚拟现实等应用。
在多视角深度图配准算法中，图像配准是其中一个非常重要的环节之一。
快速准确地对于多视角的深度图进行配准就可以产生高质量的三维场景。
目前，对于多视角深度图中的配准问题，已有许多相关研究和算法。
这些算法一般采用从应用程序中收集多个图像来进行拍摄的传统摄影的方法。
然而，在图像进行配准时存在许多困难，例如光照条件的变化、图像中存在重复的物体、不同视角的误差不同等。
因此，开发一种快速准确的图像配准算法仍然是一个具有挑战性的问题。
SIFT算法是一种基于图像特征的配准方法，常常被用来进行特征提取和匹配。
它通过对图像进行尺度空间分析，检测出关键点并生成其局部特征描述符，用于图像匹配和目标识别。
由于其对于尺度和旋转不变性以及对于干扰性和噪声的抵抗能力，SIFT算法被广泛应用于图像配准的领域。
其中，SIFT算法通过关键点的检测和局部描述符的生成，将图像从二维坐标空间转化到高维向量空间中，利用向量空间的距离度量法来计算两幅图像之间的相似度，从而获得图像的配准结果。
基于SIFT_特征点提取的ICP_配准算法
１ 传统 ＩＣＰ 算法机理和特性分析
传统 ＩＣＰ 算法机理框图如图 １ 所示ꎮ 通过分
抽样一致性算法ꎬ随机选择四对局内点进行多次
析源点云与目标点云之间的对应关系ꎬ求解最优
迭代ꎬ计算出最佳变换矩阵ꎬ该方法具有较好的鲁
刚体变换矩阵ꎬ 使用该矩阵更新源点云的位置ꎮ
棒性ꎬ能够处理含有异常值的点云数据ꎬ但耗时较
为最优刚体变换矩阵中的旋转矩阵和平移矩阵ꎮ
令 Ｒｋ ＝ Ｒ(ｑ Ｒｋ )ꎬＲ 表示矩阵旋转操作ꎬｔ ｋ ＝ ｑ ｔｋ ꎮ
３) 求得最优 Ｒ ｋ 和 ｔ ｋ ꎬ按照 Ｓ ｋ ＋ １ ＝ Ｒ ｋ Ｓ０ ＋ ｔ ｋ 更
新位置ꎬＳ０ 表示初次迭代的源点云集ꎮ 计算距离
均方误差值 ｄ ｋ ꎬ计算式为
ｄｋ ＝
１
∑ ‖ｘ ｉꎬｋ － Ｓ ｉꎬｋ ＋１ ‖２
Ｎ ｉ ＝１
Ｎ
(１)
式中:Ｓ ｉꎬｋ ＋１ 和 ｘ ｉꎬｋ 分别为源点云集和对应点集合
中的第 ｉ 个点ꎻＮ 为对应点个数ꎮ
沈 阳 理 工 大 学 学 报
５０
图 １
第 ４３ 卷
传统 ＩＣＰ 算法机理框图
Ｆｉｇ. １ Ｂｌｏｃｋ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ＩＣＰ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎꎻ ｔｈｅ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍꎻ ｓｃａｌｅ ｉｎｖａｒｉａｎｔ ｆｅａｔｕｒｅ
ｔｒａｎｓｆｏｒｍꎻｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔｓꎻｆａｓｔ ｐｏｉｎｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ
点云配准通常分为两个步骤:初始配准和精
SIFT特征提取算法总结
SIFT特征提取算法总结主要步骤1)、尺度空间的生成；2)、检测尺度空间极值点；3)、精确定位极值点；4)、为每个关键点指定方向参数；5)、关键点描述子的生成。
L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoffD(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff关于尺度空间的理解说明：图中的2是必须的，尺度空间是连续的。
在 Lowe的论文中，将第0层的初始尺度定为1.6，图片的初始尺度定为0.5. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息，所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍，以保留原始图像信息，增加特征点数量。
尺度越大图像越模糊。
next octave 是由 first octave 降采样得到（如2），尺度空间的所有取值，s为每组层数，一般为3~5同一组中的相邻尺度（由于k的取值关系，肯定是上下层）之间进行寻找在极值比较的过程中，每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的，为了满足尺度变化的连续性，我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像，高斯金字塔有每组S+3层图像。
DOG金字塔每组有S+2层图像.If ratio > (r+1)2/(r), throw it out (SIFT uses r=10)表示DOG金字塔中某一尺度的图像x方向求导两次通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度（达到亚像素精度）？直方图中的峰值就是主方向，其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向Identify peak and assign orientation and sum of magnitude to key pointThe user may choose a threshold to exclude key points based on theirassigned sum of magnitudes.利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性。
SIFT特征提取
一、SIFT简介
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform, SIFT) 是一种用来检测与描述图像局部特征的算法，它通过在尺度空 间中寻找极值点作为特征点，具有旋转不变性以及尺度不变性。
此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。其 应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、3D模型建立、 手势辨识、影像追踪和动作比对等。
四、特征描述子的生成
在检测到的特征点邻域像素集合上计算梯度幅值和梯度方向：
首先将坐标轴旋转为关键点的方向，以确保旋转不变 性。以关键点为中心取8×8的窗口。
计算关键点周围的16*16的窗口中每一个像素的梯度，而且使 用高斯下降函数降低远离中心的权重。
五、关键点匹配
在得到图像的特征向量之后，依次找出两幅图中相似度最高
的两个特征向量，完成对特征点的连线匹配。
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尺度空间 极值检测
特征点定 位
特征点方 向赋值
特征点描 述
特征点匹 配
二、尺度空间理论
基本思想：在图像信息处理模型中引入一个被视为尺度的参数， 通过连续变化尺度参数获得多尺度下的尺度空间表示序列，对 这些序列进行尺度空间主轮廓的提取，并以该主轮廓作为一种 特征向量，实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等。
尺度空间的表示
LoG算子与DoG算子的区点检测
关键点的定位
低对比度的点（对噪声敏感） 去除不稳定的边界点
可以将上式写成矢量的形式如下：
令上式的一阶导数等于0，可以求得：
去除边缘响应
图1 未经筛选的特征图 图2 去除低对比度后的特征图 图3 消除边缘相应后的特征图