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

物体识别中的局部特征提取
——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

效率ꎮ
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(ｑＲｋ )ꎬＲ表示矩阵旋转操作ꎬｔｋ＝ｑｔｋ ꎮ
３) 求得最优Ｒｋ和ｔｋ ꎬ按照Ｓｋ＋１＝ＲｋＳ０＋ｔｋ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ｄｋ ꎬ计算式为
ｄｋ＝
１
∑ ‖ｘｉꎬｋ－Ｓｉꎬｋ＋１ ‖２
Ｎｉ＝１
Ｎ
(１)
式中:Ｓｉꎬｋ＋１和ｘｉꎬｋ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. １ＢｌｏｃｋｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＩＣＰａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ: ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎꎻ ｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｖｅｃｌｏｓｅｓｔｐｏｉｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍꎻ ｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅ
ｔｒａｎｓｆｏｒｍꎻｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓꎻｆａｓｔｐｏｉｎｔｆｅａｔｕｒｅｈｉｓｔｏｇｒａｍ
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

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。
谢谢观看
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

SIFT算法详解及应用

SIFT算法详解及应用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种在计算机视觉中常用的特征点提取算法，由David Lowe在1999年提出，并在2004年的论文中进行了详细阐述。

SIFT算法可以在不同尺度和旋转下保持图像的特征点不变性，因此在图像拼接、目标识别、图像匹配等领域具有广泛的应用。

1.尺度空间构建：SIFT算法使用高斯差分函数来检测不同尺度下的特征点。

通过在图像中采用不同尺度的高斯滤波，构建尺度空间，从而检测到不同尺度的图像特征。

2.关键点提取：在构建的尺度空间中，SIFT算法通过在每个像素点检测局部极值点来获取关键点。

具体的做法是对每个像素点在尺度空间上进行比较，找出该点与它相邻像素点和尺度上的极值，从而得到关键点。

3. 关键点定位：在关键点提取后，SIFT算法通过利用二阶偏导数的Hessian矩阵来对关键点进行进一步定位。

Hessian矩阵可以描述图像对灰度变化的响应，通过计算关键点周围像素点的Hessian矩阵，可以对关键点进行精确定位。

4.方向分配：在关键点定位后，SIFT算法为每个关键点分配一个主导方向。

通过对关键点周围的图像梯度进行统计，找到梯度方向分布最大的方向作为主导方向，以此来保证关键点对旋转具有不变性。

5.特征描述：在分配了主导方向后，SIFT算法使用局部图像梯度的方向直方图来描述关键点的局部特征。

将关键点周围的16x16邻域划分为4x4的小格子，计算每个小格子内的梯度方向直方图，最终得到一个128维的特征向量来表示关键点的局部特征。

1.尺度不变性：SIFT算法通过在不同尺度下检测特征点，使得算法对于图像缩放具有不变性。

这一特性使得SIFT在目标识别和图像匹配等领域具有广泛应用，可以应对不同尺寸的目标和场景。

2.旋转不变性：SIFT算法通过为每个关键点分配主导方向，使得算法对于图像旋转具有不变性。

这一特性使得SIFT在图像拼接和图像匹配中能够应对图像的旋转变换。

基于SIFT特征提取-数字条纹投影的自适应3D人脸识别

基于SIFT特征提取\数字条纹投影的自适应3D人脸识别摘要自动人脸识别技术在过去几十年中取得了长足的进展，被广泛应用于特征识别，工业监管及人工智能领域中。

但是这项技术很大程度上受到光照、姿势、阴影的因素的影响，尤其是在2d环境中往往不能取得满意的识别率。

尽管3d识别技术上也有很多研究，但是大多不能从根本上解决这些问题。

2004年lowe[1]提出了sift 算子，它具有良好的独特性，充足的信息量，并且对旋转、光照、阴影等因素影响具有良好的稳定性。

本文首先提出一种3d数字条纹投影技术以获取人脸的3d信息，随后对获取图像进行特征提取，并观察和分析其匹配的效果。

我们提出了一种基于物理位置的消除错误匹配的方法，和自适应匹配的相应算法。

最后实验结果显示该技术的优越性。

关键词 sift；特征提取；数字条纹投影；3d人脸识别中图分类号tp2 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）34-0198-04self-adaptive 3d face recognition using sift extraction based on digital fringe projectiongeng baochengimage processing laboratory， um-sjtu joint institute，shanghai jiao tong university，shanghai 200240，china abstract the technique of automatic face recognition hasbeen under intense researches since it can find a lot of applications in identification， industry guarding， machine intelligence and biomedical engineering. in recent years people are more focused on the researches of 3d information process， and have breakthroughs in dealing with factors mentioned above. however， not many methods perform satisfactory tasks when exposed to illumination， pose and shadow variations. sift（scale invariant feature transform）method is newly developed by lowe [1]， which can efficiently conduct recognition as the feature it represents has the property of good distinctness， adequate in data information and invariant to most affine changes. this paper will present a method that combines 2d and 3d information to do the task of face recognition. first， the image information will be captured by a system based on digital fringe projection. then sift features will be extracted and we will give an analysis on the matching between test images and those in database based on sift. finally， the combined 2d and 3d method is presented to perform face recognition in large scale. during the experiment， test images with various affine changes will be used to confirm the efficiency and accuracy of sift.finally we use the results to compare with the results of recognition with pca. then the conclusion and future work will be shown.keywords sift；face recognition；digital fringes；depth image；principal component analysis；illumination；shadow；pose analysis0 引言上个世纪80年代，图像搜索主要依靠基于文本的图像检索技术。

python利用opencv实现SIFT特征提取与匹配

python利⽤opencv实现SIFT特征提取与匹配本⽂实例为⼤家分享了利⽤opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下1、SIFT1.1、sift的定义SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是⽤于图像处理领域的⼀种描述。

这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是⼀种局部特征描述⼦。

1.2、sift算法介绍SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善。

SIFT在数字图像的特征描述⽅⾯当之⽆愧可称之为最红最⽕的⼀种，许多⼈对SIFT进⾏了改进，诞⽣了SIFT的⼀系列变种。

SIFT已经申请了专利（所以现在opencv使⽤这个算法，需要低的版本）。

SIFT特征是基于物体上的⼀些局部外观的兴趣点⽽与影像的⼤⼩和旋转⽆关。

对于光线、噪声、微视⾓改变的容忍度也相当⾼。

基于这些特性，它们是⾼度显著⽽且相对容易撷取，在母数庞⼤的特征数据库中，很容易辨识物体⽽且鲜有误认。

使⽤SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当⾼，甚⾄只需要3个以上的SIFT物体特征就⾜以计算出位置与⽅位。

在现今的电脑硬件速度下和⼩型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。

SIFT特征的信息量⼤，适合在海量数据库中快速准确匹配。

SIFT算法具有如下⼀些特点：1）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；2）区分性（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；3）多量性，即使少数的⼏个物体也可以产⽣⼤量的SIFT特征向量；4）⾼速性，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，可以很⽅便的与其他形式的特征向量进⾏联合。

1.3、特征检测SIFT特征检测主要包括以下4个基本步骤：1）尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。

文献翻译-基于SIFT特征的图像匹配算法研究

基于SIFT特征的图像匹配算法研究Abstract-Scale-invariant特性变换(筛选)特性已被广泛接受为一个有效的地方关键点描述符的旋转不变性,规模、和照明变化图像。

然而,它也是众所周知,筛选,这是来自定向敏感梯度场,不是翻转不变。

在真实的应用程序中,翻转或flip-like转换通常观察到图像由于人工翻转,相反捕获的观点,或对称模式的对象。

提出了一种新的描述符,名叫flip-invariant筛选(或F-SIFT),保存的原始属性筛选而宽容的翻转。

F-SIFT首先估计占主导地位的旋度的一块地方,然后由翻转几何规范化补丁前筛选的计算。

我们展示的力量F-SIFT三个任务:大规模的视频拷贝检测, 对象识别和检测。

在复制检测,一个框架,它巧妙的翻转特性指数F-SIFT快速过滤和弱几何检查。

F-SIFT不仅极大地提高了筛选的检测精度,但是也会导致超过50%的储蓄在计算成本。

在物体识别,我们证明F-SIFT的优越性在处理翻转转换通过比较其他七个描述符。

在目标检测中,我们进一步显示F-SIFT 描述对称物体的能力一致的改善在不同种类的关键点检测器观察F-SIFT超过最初的筛选。

指数Terms-Flip不变尺度不变特征变换(筛选),几何验证对象检测、视频拷贝检测。

一、介绍由于筛选[1]的成功,图像局部特性被广泛应用于各种计算机视觉和图像处理应用程序。

尤其是各种近期作品利用筛选开发先进的对象分类器。

研究由[2],[3],例如,基于筛选表明,使用聚合本地特性,线性分类器的性能与更复杂的但计算昂贵的分类器。

筛选的吸引力主要是因为其不变性各种形象转换包括:旋转、缩放、照明变化和位移在当地区域的像素。

筛选通常是计算在一个地方凸区域位于多尺度检测和旋转它的主导方向。

结果,描述符是尺度和旋转不变。

此外,由于空间分区和2 d方向梯度装箱,筛选是对色彩、照明和小像素位移。

尽管有这些理想的性质,筛选不翻转不变。

因此,描述符提取两个相同但翻本地补丁可能完全不同的功能空间。

一种基于SIFT的改进特征点匹配算法

一种基于SIFT 的改进特征点匹配算法摘要本文提出一种改进的特征点匹配算法基于尺度不变特征变换（SIFT）算法，主要解决了SIFT 算法的准确性和速度问题。

改进算法通过改进SIFT 中的特征点匹配，提高了算法匹配准确性，同时采用了基于KD 树和多通道颜色直方图的快速匹配算法，加速了匹配速度。

实验结果表明，该算法在准确性和速度方面都优于传统的SIFT 算法。

关键词：SIFT；特征点匹配；KD 树；多通道颜色直方图引言近年来，计算机视觉技术的研究受到了广泛关注，其中尺度不变特征变换（SIFT）是一种被广泛采用的特征点提取算法。

SIFT 算法具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性等特点，是一种非常有效的特征点提取算法，被广泛应用于计算机视觉领域中的物体识别、图像配准、三维重建等多个领域。

然而，尽管SIFT 算法被广泛采用，但是其在特征点匹配时存在一些问题，例如准确性和匹配速度等问题。

传统的SIFT 算法采用暴力匹配的方式进行特征点匹配，虽然匹配精度较高，但是匹配速度较慢，尤其是对于大规模图像数据集，运算时间呈指数级别增长，导致运算效率较低。

因此，改进SIFT 算法的特征点匹配算法是一项非常必要的任务。

本文提出了一种基于KD 树和多通道颜色直方图的改进特征点匹配算法，旨在提高SIFT 算法的特征点匹配精度和匹配速度。

本文通过实验对SIFT 算法和改进算法进行比较分析，并验证了改进算法的优越性。

基于SIFT 的特征点匹配SIFT 算法是一种基于尺度空间图像的特征点提取算法，旨在提取图像局部特征并对其进行描述。

SIFT 算法主要分为四个步骤：尺度空间极值检测、关键点精确定位、方向赋值以及特征点描述。

在这个过程中，主要通过DOG（差分高斯）算子来构造尺度空间，通过寻找局部最大值来检测图像中的特征点。

接着，使用DoG 空间的极值点，对每个极值点进行精准定位和方向赋值。

尽管SIFT 算法已经被证明是一种非常有效的特征点提取算法，但是它的特征点匹配存在一定的难点。

SIFT特征匹配讲义

SIFT特征匹配技术讲义1导言：SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，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，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。

该算法目前外文资料较多，但中文方面的介绍较少。

为此我撰写了这篇文档，以帮助国内的研究学者尽快入门，以最快的速度去体验SIFT算法的魅力！作者：山东大学信息科学与工程学院赵辉bugzhao@ / 5.1 宽基线特征匹配概述宽基线条件下点特征匹配的首要任务就是提取稳定的特征，并进行描述。

这里稳定一词的含义指的是希望该特征能对旋转、尺度缩放、仿射变换、视角变化、光照变化等图像变化因素保持一定的不变性，而对物体运动、遮挡、噪声等因素也保持较好的可匹配性，从而可以实现差异较大的两幅图像之间特征的匹配。

对图像变化保持稳定的特征描述符称为不变量，比如对图像的旋转保持稳定的不变量称为旋转不变量(Rotation Invariant)，对尺度缩放保持稳定的不变量则称为尺度不变量(Scale Invariant)。

特征描述符(Featrue Descriptors)指的是检测图像的局部特征（比如边缘、角点、轮廓等），然后根据匹配目标的需要进行特征的组合、变换，以形成易于匹配、稳定性好的特征向量，从而把图像匹配问题转化为特征的匹配问题，进而将特征的匹配问题转化为特征空间特征向量的聚类问题[51]。

宽基线条件下的点特征匹配一般包括下面四个步骤[30]：1.)特征点检测。

这些特征点一般是灰度变化的局部极值点，含有显著的结构性信息，甚至这些点也可以没有实际的直观视觉意义，但却在某种角度、某个尺度上含有丰富的易于匹配的信息。

2.)特征点描述，即建立特征向量。

这是各匹配算法主要的不同所在。

特征空间的选择决定了图像的哪些特性参与匹配，哪些特性将被忽略。

特征点的特征描述符应是不变量，以确保最低限度的受摄像机的运动或光照变化等因素的影响。

SIFT特征点提取与匹配算法教学内容

S I F T特征点提取与匹配算法二特征点提取算法1、基于SIFT （Scale Invariant Feature Transform ）方法的图像特征匹配参看David G. Lowe 的“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints ” 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分：① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）；② 精确关键点定位（Keypoint localization ）③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ）④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ）⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ）1.1 尺度空间极值检测特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。

因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。

要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。

Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。

因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即：),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1）其中：2222/)(221),,(σπσσy x e y x G +-=在实际应用中，为了能计算的相对高效，所真正使用的是差分高斯尺度空间（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。

其定义如下：),,(),,(),( )),,(),,((),,(σσσσσyxLkyxLyxIyxGkyxGyxD-=*-=（1.2）如上式，D即是由两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k）。

基于彩色的SIFT特征点提取与匹配

１引言
与几何形状、纹理信息和彩色直方图等图像特征相比，尺度不变的特征点作为一种局部特征对多种图像变换具有更强的适应能力性。因而近年来，尺度不变的特征点提取算法及其应用成为了图像处理领域中的一个研究热点。
目前，研究较为广泛的尺度不变的特征点提取算法包括了Ｈａｒｒｉｓ－Ｌａｐｌａｃｉａｎ算法和ＳＩＦＴ算法等。Ｈａｒｒｉｓ－Ｌａｐｌａｃｉａｎ算法［１］是一种基于Ｈａｒｒｉｓ角点的特征点提取算法。它在尺度空间中的Ｌａｐｌａｃｉａｎ极值的提取克服了ｈａｒｒｉｓ角点不能适应尺度变化的缺陷。ＳＩＦＴ算法［２］是尺度空间中规格化Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子的一种近似计算。算法相对简单，实时性较好。对于描述特征点的特征向量的计算，Ｈａｒｒｉｓ－Ｌａｐｌａｃｉａｎ算法采用的是微分描述子。这种描述子计算简单、维数较低，但是对噪声的敏感性较强，而且需要通过大量的实验数据估计协方差矩阵。ＳＩＦＴ算法中所使用的描述子通过计算特征点局部领域内的梯度方向直方图形成１２８维的特征向量空间，并使用ＢＢＦ算法加快搜索过程，取得了较好的效果。Ｍｉｋｏｌａｊｃｚｙｋ等［３］对多种描述子进行了比较，结果显示基于ＳＩＦＴ的一类描述子具有最佳性能。但是这些描述子大多是利用图像的灰度信息，对形状相似但颜色不同的物体的
一幅图像的尺度空间由这幅图像在不同解析度下的各种表示组成。图像在某一解析度下的表示可以利用与高斯核的卷积来获得。其中，图像的尺度大小就是用高斯核的标准差 σ来表示的。因此可以说，一幅图像的尺度空间就是ｘ、ｙ和 σ组成的一个三维空间。其中，ｘ、ｙ决定位置， σ决定解析度。越接近底层的图像尺度层 σ值越小，图像越清晰；越接近顶层的图像尺度层 σ值越大，图像越模糊。

SIFT特征提取

SIFT特征具有缩放、旋转特征不变性，下载了大牛的matlab 版SIFT特征提取代码，解释如下：1.调用方法：将文件加入matlab目录后，在主程序中有两种操作：op1：寻找图像中的Sift特征：[csharp] view plaincopy[image, descrips, locs] = sift('scene.pgm'); showkeys(image, locs);op2：对两幅图中的SIFT特征进行匹配：[csharp] view plaincopymatch('scene.pgm','book.pgm');由于scene和book两图中有相同的一本书，但orientation 和size都不同，可以发现所得结果中Sift特征检测结果非常好。

2.代码下载地址：http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/3.想用自己的图片进行调用：[csharp] viewplaincopyi1=imread('D:\Images\New\Cars\image_0001.jpg' ); i2=imread('D:\Images\New\Cars\image_0076.jpg');i11=rgb2gray(i1); i22=rgb2gray(i2);imwrite(i11,'v1.jpg','quality',80);imwrite(i22,'v2.jpg','quality',80); match('v1.jpg','v2.jpg'); experiment results:scenebookcompare resultEXP2:C代码：[cpp] view plaincopy//FeatureDetector.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "highgui.h" #include "cv.h" #include "vector" #include "opencv\cxcore.hpp" #include "iostream" #include "opencv.hpp" #include "nonfree.hpp" #include "showhelper.h" using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //Load Image Mat c_src1 =imread( "..\\Images\\3.jpg"); Mat c_src2 =imread("..\\Images\\4.jpg"); Mat src1 =imread( "..\\Images\\3.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Mat src2 = imread( "..\\Images\\4.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); if( !src1.data|| !src2.data ) { std::cout<< " --(!) Error reading images " << std::endl; return -1; } //sift feature detect SiftFeatureDetector detector;std::vector<KeyPoint> kp1, kp2;detector.detect( src1, kp1 ); detector.detect( src2,kp2 ); SiftDescriptorExtractor extractor; Mat des1,des2;//descriptor/doc/ea14327104.html,pute(src1,kp1,des1);/doc/ea14327104.html,pute(src2,kp2,des2); Mat res1,res2; int drawmode =DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS; drawKeypoints(c_src1,kp1,res1,Scalar::all(-1),drawmode);/ /在内存中画出特征点drawKeypoints(c_src2,kp2,res2,Scalar::all(-1),drawmode); cout<<"size of description of Img1:"<<kp1.size()<<endl; cout<<"size of description of Img2: "<<kp2.size()<<endl; BFMatcher matcher(NORM_L2);vector<DMatch> matches;matcher.match(des1,des2,matches); Matimg_match;drawMatches(src1,kp1,src2,kp2,matches,img_match);//,Sc alar::all(-1),Scalar::all(-1),vector<char>(),drawmode);cout<<"number of matched points:"<<matches.size()<<endl;imshow("matches",img_match); cvWaitKey(); cvDestroyAllWindows(); return 0; } Python代码：/doc/ea14327104.html,/abcjennifer/article/deta ils/7639681关于sift的其他讲解:/doc/ea14327104.html,/abcjennifer/artic le/details/7639681/doc/ea14327104.html,/abcjennifer/article/deta ils/7372880/doc/ea14327104.html,/abcjennifer/article/deta ils/7365882关于computer vision的更多讨论与交流，敬请关注本博客和新浪微博Sophia_qing。