计算机视觉学习初识SIFT算法汇总
SIFT算法详解
SIFT算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Funzdd zddmail@对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。
1、SIFT综述尺度不变特征转换(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。
其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。
此算法有其专利，专利拥有者为英属哥伦比亚大学。
局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，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、些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算法的特点有：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. 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；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。
SIFT算法可以解决的问题：目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。
SIFT算法实现及代码详解
SIFT算法实现及代码详解SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种计算机视觉算法，用于在图像中寻找局部特征。
由于SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性等优点，因此广泛应用于目标检测、图像拼接、图像匹配等领域。
1.尺度空间构建：通过对原始图像进行多次高斯模糊，得到图像的尺度空间。
2.高斯差分金字塔构建：对尺度空间进行差分操作，得到高斯差分金字塔。
3.极值点检测：在高斯差分金字塔中检测局部极值点，用于确定关键点的位置。
4.关键点精确定位：通过对关键点进行插值，得到更精确的关键点位置。
5.方向分配：为每个关键点分配主方向，用于后续的旋转不变性。
6.关键点描述：对每个关键点周围的区域计算特征向量，用于描述关键点的特征。
7.特征匹配：通过比较特征向量的相似度，实现图像间的特征匹配。
下面是SIFT算法的Python实现（使用OpenCV库）：```pythonimport cv2def SIFT(image):#尺度空间构建gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create# keypoints为检测到的关键点列表，descriptors为关键点的特征描述向量return keypoints, descriptors#读取图像image1 = cv2.imread('image1.png')image2 = cv2.imread('image2.png')#提取图像特征keypoints1, descriptors1 = SIFT(image1)keypoints2, descriptors2 = SIFT(image2)#特征匹配bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2)matches = bf.match(descriptors1, descriptors2)matches = sorted(matches, key = lambda x:x.distance)#绘制匹配结果result = cv2.drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2, matches, None, flags=2)cv2.imshow('Result', result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows```上述代码中，首先定义了一个`SIFT`函数用于提取图像的特征。
图像识别中的SIFT算法实现与优化
图像识别中的SIFT算法实现与优化一、SIFT算法介绍SIFT算法（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像对比和匹配的局部特征提取算法，由David Lowe于1999年开发提出并持续改良。
SIFT算法可以检测出具有旋转、缩放、光照变化等不变性的图像特征点，被广泛应用于计算机视觉领域，如图像匹配、图像检索、物体识别等。
SIFT算法主要分为四步：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向确定和描述子生成。
尺度空间极值检测：SIFT算法通过构建高斯金字塔来检测尺度下的极值点。
在高斯金字塔中，首先对原始图像进行下采样，生成一组不同尺度的图像。
然后在每个尺度上利用高斯差分来检测极值点，满足以下条件的点即为极值点：周围像素点中的最大值或最小值与当前像素点的差值达到一定阈值，而且是在尺度空间上达到极值。
关键点定位：对于极值点的定位，SIFT算法采用了一种基于拟合精细的方法来定位真实的关键点。
SIFT算法通过在尺度空间中计算极值点的DoG（高斯差分）的Hessian矩阵，来估计关键点的尺度和位置。
如果Hessian矩阵的行列式和迹符号都满足一定的条件，则认为该点为关键点。
关键点方向确定：在确定关键点的位置和尺度之后，SIFT算法还需要确定关键点的主方向。
该方向是通过计算关键点周围像素点的梯度方向和大小，并在组合后的梯度图像上寻找最大梯度方向得到的。
这个方向是在许多方向中确定的，而描述符是相对于主方向定义的。
描述子生成：最后，SIFT算法采用一个高维向量来描述关键点，并且具有不变性。
该向量的计算是在相对于关键点的周围图像区域内，采集图像梯度方向的统计信息来完成的。
描述符向量包含了关键点的位置、主方向，以及相对于主方向的相对性质。
二、SIFT算法优化思路尽管SIFT算法已经被广泛使用，但是由于算法复杂度和内存消耗等问题，使得在大数据和实时应用场景下，SIFT算法的运行速度和效果表现都有巨大限制。
图像处理领域的SIFT算法研究
图像处理领域的SIFT算法研究一、引言随着数字图像处理技术的不断发展，图像处理已经成为计算机科学和数学领域中的热门研究领域。
其中，视觉特征提取技术是图像处理中的重要一环。
在图像处理领域中，SIFT算法是一种非常重要的特征提取算法，它能够有效地进行图像匹配和目标识别等工作，并且在计算机视觉和机器学习等领域有着广泛的应用。
二、SIFT算法概述SIFT算法是由David Lowe在1999年提出的，是一种用来检测局部不变特征的算法。
它能够在不受旋转、尺度和亮度变化的影响下，从原始图像中提取出具有局部性、尺度性和方向性等特征的关键点，从而表示图像特征。
SIFT算法在图像匹配、目标识别、三维重建等领域中有着广泛的应用。
SIFT算法主要由两个步骤组成：关键点检测和特征描述。
1. 关键点检测：关键点检测是指从图像中提取具有局部不变性、尺度不变性和方向性的关键点。
SIFT算法使用高斯差分金字塔来检测尺度不变的关键点。
首先，图像被缩放到不同的尺度，然后在每个尺度上使用高斯差分滤波器来检测关键点，最后使用非极大值抑制来排除冗余点。
这样，SIFT算法就可以检测到不同尺度下的关键点。
2. 特征描述：特征描述是指对关键点进行描述，生成具有方向性的特征向量。
SIFT算法使用方向直方图来描述关键点的方向特征。
首先，计算每个关键点周围的梯度方向和梯度幅值，然后根据梯度方向将关键点周围的像素划分到8个方向的区间中，最后生成128维的特征向量。
这样，SIFT算法就可以对图像提取出具有局部性、尺度性和方向性等特征的关键点进行描述。
三、SIFT算法的实现SIFT算法的实现主要包括图像金字塔的构建、高斯差分算法的实现、关键点检测、方向直方图的计算和特征向量的描述等步骤。
1. 图像金字塔的构建SIFT算法使用图像金字塔对图像进行多尺度处理。
图像金字塔是一种常用的图像分析方法，它通过对图像进行不同程度的缩放来实现多尺度分析。
SIFT算法使用高斯滤波器来对原始图像进行多次下采样，构建成一系列由不同尺度空间幅度调整的高斯模糊图像，从而建立起尺度空间范围内的金字塔结构，用于检测尺度不变的关键点。
(完整word版)SIFT算法分析
SIFT算法分析1 SIFT主要思想SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置,尺度，旋转不变量。
2 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.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.3 SIFT算法流程图：4 SIFT 算法详细1）尺度空间的生成尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。
高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核,于是一副二维图像的尺度空间定义为： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ 其中 ),,(σy x G 是尺度可变高斯函数,2)(22/21),,(22σπσσy xe y x G +-=(x,y ）是空间坐标,σ是尺度坐标。
σ大小决定图像的平滑程度，大尺度对应图像的概貌特征,小尺度对应图像的细节特征。
大的σ值对应粗糙尺度(低分辨率）,反之，对应精细尺度（高分辨率)。
为了有效的在尺度空间检测到稳定的关键点，提出了高斯差分尺度空间（DOG scale —space ）。
利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成。
),,(),,(),()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= DOG 算子计算简单，是尺度归一化的LoG 算子的近似。
图像金字塔的构建：图像金字塔共O 组，每组有S 层,下一组的图像由上一组图像降采样得到。
图1由两组高斯尺度空间图像示例金字塔的构建, 第二组的第一副图像由第一组的第一副到最后一副图像由一个因子2降采样得到.图2 DoG算子的构建：图1 Two octaves of a Gaussian scale-space image pyramid with s =2 intervals. The first image in the second octave is created by down sampling to last image in the previous图2 The difference of two adjacent intervals in the Gaussian scale—space pyramid create an interval in the difference—of—Gaussian pyramid （shown in green)。
SIFT算法原理：SIFT算法详细介绍
前面们介绍了Harris和Shi-Tomasi角检测算法，这两种算法具有旋转不变性，但不具有尺度不变性，以下图为例，在左侧小图中可以检测到角，但图像被放后，在使用同样的窗口，就检测不到角了。
所以，们来介绍一种计算机视觉的算法，尺度不变特征转换即SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)。
它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，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由DavidLowe在1999年所发表，2004年完善总结。
应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对等领域。
SIFT算法的实质在不同的尺度空间上查找关键(特征)，并计算出关键的方向。
SIFT 所查找到的关键一些十分突出，不会因光照，仿变换和噪音等因素而变化的，如角、边缘、暗区的亮及亮区的暗等。
1.1基本流程Lowe将SIFT算法分解为如下四步：尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。
通过高斯差分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的关键。
关键定位：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。
关键的选择依据于它们的稳定程度。
关键方向确定：基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键位置一个或多个方向。
所有后面的对图像数据的操作都相对于关键的方向、尺度和位置进行变换，从而保证了对于这些变换的不变性。
关键描述：在每个关键周围的邻域内，在选定的尺度上测量图像局部的梯度。
这些梯度作为关键的描述符，它允许比较的局部形状的变形或光照变化。
们就沿着Lowe的步骤，对SIFT算法的实现过程进行介绍：1.2尺度空间极值检测在不同的尺度空间不能使用相同的窗口检测极值，对小的关键使用小的窗口，对的关键使用的窗口，为了达到上述目的，们使用尺度空间滤波器。
高斯核可以产生多尺度空间的核函数。
-《Scale-spacetheory:Abasictoolforanalysingstructuresatdifferentscales》。
SIFT算法实现理解及注释详解(基于RobHess源码)
Rob Hess的SIFT算法实现理解及注释SIFT算法不用我多解释了，这是一个很强大的算法，主要用于图像配准和物体识别等领域，但是其计算量相比也比较大，性价比比较高的算法包括PCA-SIFT 和SURF其中OpenCV提供了SURF算法，但是为了方便理解。
这里给出了Rob Hess 所实现的SIFT算法的实现以及注释，结合我自己的理解，如果，您有关于SIFT算法不理解的地方咱们可以一起交流一下。
或者您认为不详细的地方提出来。
SIFT算法的主要实现在sift.c这个文件，其主要流程为：(1)首先创建初始图像，即通过将图像转换为32位的灰度图，然后将图像使用三次插值来方大，之后通过高斯模糊处理(2)在此基础上进行高斯金字塔的构建以及高斯差分金字塔的构建(3)对图像进行极值点检测(4)计算特征向量的尺度(5)调整图像大小(6)计算特征的方向(7)计算描述子，其中包括计算二维方向直方图并转换直方图为特征描述子首先给出sift算法的整体框架代码：输入参数：img为输入图像；feat为所要提取的特征指针；intvl指的是高斯金字塔和差分金字塔的层数；sigma指的是图像初始化过程中高斯模糊所使用的参数；contr_thr是归一化之后的去除不稳定特征的阈值;curv_thr指的是去除边缘的特征的主曲率阈值;img_dbl是是否将图像放大为之前的两倍；descr_with用来计算特征描述子的方向直方图的宽度;descr_hist_bi ns 是直方图中的条数⑴初始化图像输入参数：这里不需要解释了该函数主要用来初始化图像，转换图像为32位灰度图以及进行高斯模糊。
(2)构建高斯金字塔输入参数：octvs是高斯金字塔的组invls是高斯金字塔的层数sigma是初始的高斯模糊参数，后续也通过它计算每一层所使用的sigma7.gauss. _pyr = static_cast vlpllmage ***>( calloc( octvs, sizeof (lpllmage** )));8.9. for (i = 0; i < octvs; i++ )10. gauss_pyr[i] = static_cast vlpllmage **>( calloc( intvls + 3, sizeof ( lpllmage* )))；11./*12.13. precompute Gaussian sigmas using the following formula:14. 预计算每次高斯模糊的sigma15.16. \sigma_{total}A2 = \sigma_{i}A2 + \sigma_{i-1}A217. */18. sig[0] =sigma;19. k = pow( 2.0, 1.0 / intvls );20. for (i = 1; i < intvls + 3; i++ )21. {22. sig_prev = pow( k, i - 1 ) * sigma;23. sig_ total = sig_prev * k;24. sig[i] = sqrt( sig_total * sig_total - sig_prev * sig_prev );25. }26.27.28. for (o = 0; o < octvs; o++ )29. for ( i = 0; i < intvls + 3; i++ )30. {31. //对每一层进行降采样，形成高斯金字塔的每一层32. if ( o == 0 && i == 0 )33. gauss_pyr[o][i] = cvClonelmage(base);34.35. /* base of new octvave is halved image from end of previous octave */36. //每一组的第一层都是通过对前面一组的最上面一层的降采样实现的37. else if ( i == 0 )38. gauss_pyr[o][i] = downsample( gauss_pyr[o-1][intvls]);39.40. /* blur the current octave's last image to create the next one */41. //每一组的其他层则使通过使用不同sigma的高斯模糊来进行处理42. else43. {44. gauss_pyr[o][i] = cvCreatelmage( cvGetSize(gauss_pyr[o][i-1]),45. IPL_DEPTH_32F, 1 );46. cvSmooth( gauss_pyr[o][i-1], gauss_pyr[o][i],47. CV_GAUSSIAN, 0, 0, sig[i], sig[i]);48. }降采样处理输入参数：不解释这就是降采样，其实就是将图像通过最近邻算法缩小为原来的一半(3)构建高斯差分金字塔输入参数：不解释了参见上面的说明即可实际上差分金字塔的构成是通过对相邻层的图像进行相减获得的(4)极值点检测输入参数：contr_thr是去除对比度低的点所采用的阈值curv_thr是去除边缘特征的阈值SIFT_IMG_BORDE是预定义的图像边缘；通过和对比度阈值比较去掉低对比度的点；而通过is_extremum来判断是否为极值点，如果是则通过极值点插值的方式获取亚像素的极值点的位置。
sift算法详解
2、高斯模糊
SIFT 算法是在不同的尺度空间上查找关键点，而尺度空间的获取需要使用高斯模糊来 实现，Lindeberg 等人已证明高斯卷积核是实现尺度变换的唯一变换核，并且是唯一的线性 核。本节先介绍高斯模糊算法。
2.1 二维高斯函数
高斯模糊是一种图像滤波器，它使用正态分布(高斯函数)计算模糊模板，并使用该模板 与原图像做卷积运算，达到模糊图像的目的。 N 维空间正态分布方程为：
G (r ) =
1 2πσ
2
N
e −r
2
/(2 σ 2 )
（1-1）
其中， σ 是正态分布的标准差， σ 值越大，图像越模糊(平滑)。r 为模糊半径，模糊半 径是指模板元素到模板中心的距离。如二维模板大小为 m*n，则模板上的元素(x,y)对应的高 斯计算公式为：
G ( x, y ) =
1
2πσ 2
3.1 尺度空间理论
尺度空间(scale space)思想最早是由 Iijima 于 1962 年提出的，后经 witkin 和 Koenderink 等人的推广逐渐得到关注，在计算机视觉领域使用广泛。 尺度空间理论的基本思想是： 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。 尺度空间方法将传统的单尺度图像信息处理技术纳入尺度不断变化的动态分析框架中， 更容易获取图像的本质特征。 尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大， 能够模拟人在距 离目标由近到远时目标在视网膜上的形成过程。 尺度空间满足视觉不变性。该不变性的视觉解释如下：当我们用眼睛观察物体时，一方 面当物体所处背景的光照条件变化时， 视网膜感知图像的亮度水平和对比度是不同的， 因此 要求尺度空间算子对图像的分析不受图像的灰度水平和对比度变化的影响， 即满足灰度不变 性和对比度不变性。另一方面，相对于某一固定坐标系，当观察者和物体之间的相对位置变 化时，视网膜所感知的图像的位置、大小、角度和形状是不同的，因此要求尺度空间算子对 图像的分析和图像的位置、 大小、 角度以及仿射变换无关， 即满足平移不变性、 尺度不变性、 欧几里德不变性以及仿射不变性。
sift特征计算
sift特征计算SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于计算图像中关键点的特征点描述符的算法。
它最早由David Lowe在1999年提出，被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。
SIFT算法的主要目标是能够提取图像中具有尺度、旋转和光照不变性的关键点。
它通过以下步骤来计算SIFT特征：1. 尺度空间极值检测（Scale-space Extrema Detection）：-首先，使用高斯滤波器对原始图像进行多次平滑处理，得到不同尺度空间的图像金字塔。
-然后，在每个尺度空间中，通过比较像素值与其周围像素值来检测图像的极值点。
-这些极值点被认为是图像中可能的关键点。
2. 关键点定位（Key Point Localization）：-对于每个检测到的极值点，通过计算尺度空间的高斯差分图像来确定其精确位置。
-使用泰勒级数展开来拟合极值点周围像素的曲线，找到更精确的关键点位置。
-根据曲线的响应值和临近像素点的梯度幅值，筛选掉低对比度和边缘响应的关键点。
3. 方向分配（Orientation Assignment）：-对于每个关键点，计算其周围像素点的梯度幅值和方向。
-将周围像素点的梯度方向分布转换为直方图，并找到主导方向。
-在主导方向和周围方向上进行插值，获得关键点的特征方向。
4. 关键点描述（Descriptor Representation）：-在关键点周围的邻域内，根据关键点的尺度和方向构建一个相对于尺度和旋转不变的描述子。
-将关键点周围的图像区域划分为若干个子区域，并计算每个子区域内像素的梯度方向和幅值。
-将梯度方向转换为16个方向的直方图，得到长度为128的特征向量。
-对特征向量进行归一化，去除光照变化的影响。
5. 特征匹配（Feature Matching）：-使用特征点的描述子来计算两幅图像中的特征点之间的距离。
-对于每个特征点，选择与其特征向量距离最近的特征点作为匹配点。
sift算法
1.6 1.6 (2 0.5) (2 0.5) 1.25
• 关键点是由DOG空间的局部极值点组成的。为了寻找DoG函 数的极值点，每一个像素点要和它所有的相邻点比较，看 其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。
中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26 个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。
据Lowe的建议，模板采用[0.25,0.5,0.25]，并连续加权 两次。
• 方向分配实现步骤
1.确定计算关键点直方图的高斯函数权重函数参数 ； 2.生成含有36柱的方向直方图，梯度直方图范围0~360度，其中每10度一个柱。 由半径为图像区域生成；
3.对方向直方图进行两次平滑；
4.求取关键点方向（可能是多个方向）； 5.对方向直方图的Taylor展开式进行二次曲线拟合，精确关键点方向；
图像的关键点已检测完毕，每个关键点有三个信息：位臵、尺度、方向；同
时也就使关键点具备平移、缩放、和旋转不变性。
• 描述的目的 • 描述的目的是在关键点计算后，用一组向量将这个关键点 描述出来，这个描述子不但包括关键点，也包括关键点周 围对其有贡献的像素点。用来作为目标匹配的依据，也可 使关键点具有更多的不变特性，如光照变化、3D视点变化 等。 • 描述的思路 • 通过对关键点周围图像区域分块，计算块内梯度直方图， 生成具有独特性的向量，这个向量是该区域图像信息的一 种抽象，具有唯一性。
• 由于DoG值对噪声和边缘较敏感,因此,在上面DoG尺度空间 中检测到局部极值点还要经过进一步的检验才能精确定位 为特征点。 • 为了提高关键点的稳定性，需要对尺度空间DoG函数进行 曲线拟合。利用DoG函数在尺度空间的Taylor展开式：
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。
SIFT算法原理
SIFT算法原理SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征提取算法。
SIFT算法最初由David Lowe于1999年提出，它的核心思想是通过检测图像中的关键点，并提取这些关键点周围的局部特征描述子来进行图像匹配、物体识别、图像拼接等应用。
1.尺度空间构建首先，为了使SIFT算法对图像特征具有尺度不变性，需要构建一系列尺度空间图像。
这是通过将原始图像应用高斯模糊，然后进行下采样得到不同尺度的图像来实现的。
在每个尺度级别上，通过使用高斯差分金字塔（Difference of Gaussian，DoG）来提取图像中的关键点。
2.极值点检测在尺度空间中，通过在DoG金字塔中寻找局部极值点来检测关键点。
这些局部极值点通常表示图像中的显著特征点。
3.关键点定位对于每个检测到的极值点，需要通过拟合其周围的梯度方向来确定更加精确的位置和尺度。
这可以找到关键点的精确位置，并且作为后续步骤的输入。
4.方向分配为了使SIFT算法具有旋转不变性，需要为每个关键点分配一个主方向。
这可以通过计算关键点周围区域的梯度方向直方图来实现。
选择直方图中峰值最高的方向作为主方向。
5.特征描述在关键点的周围区域内，通过计算局部区域的梯度幅值和方向来构建特征描述子。
这些特征描述子对尺度、旋转和光照等变化都具有较强的鲁棒性，可以用来进行匹配和识别。
总的来说，SIFT算法通过构建尺度空间，检测局部极值点，定位关键点，分配主方向以及构建特征描述子等步骤，提取出图像中的稳定且具有鲁棒性的特征点。
这些特征点可以用于图像匹配、物体识别、图像拼接等计算机视觉任务，并且对尺度、旋转以及光照等变化具有一定的不变性。
SIFT算法在实际应用中具有广泛的应用价值，并成为计算机视觉领域中最经典的特征提取算法之一1.尺度空间构建2.关键点检测3.关键点定位对于检测到的关键点，SIFT算法通过拟合其周围的梯度方向来定位关键点的精确位置和尺度。
SIFT算法原理(最新整理)
3.1.1尺度空间极值检测尺度空间理论最早出现于计算机视觉领域，当时其目的是模拟图像数据的多尺度特征。
随后Koendetink 利用扩散方程来描述尺度空间滤波过程，并由此证明高斯核是实现尺度变换的唯一变换核。
Lindeberg ，Babaud 等人通过不同的推导进一步证明高斯核是唯一的线性核。
因此，尺度空间理论的主要思想是利用高斯核对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，对这些序列进行尺度空间特征提取。
二维高斯函数定义如下：（5）222()/221(,,)2x y G x y e σσπσ-+=一幅二维图像，在不同尺度下的尺度空间表示可由图像与高斯核卷积得到：（6）(,,(,,)*(,)L x y G x y I x y σσ)=其中(x,y )为图像点的像素坐标，I(x,y )为图像数据, L 代表了图像的尺度空间。
σ称为尺度空间因子，它也是高斯正态分布的方差，其反映了图像被平滑的程度，其值越小表征图像被平滑程度越小，相应尺度越小。
大尺度对应于图像的概貌特征，小尺度对应于图像的细节特征。
因此，选择合适的尺度因子平滑是建立尺度空间的关键。
在这一步里面，主要是建立高斯金字塔和DOG(Difference of Gaussian)金字塔，然后在DOG 金字塔里面进行极值检测，以初步确定特征点的位置和所在尺度。
(1)建立高斯金字塔为了得到在不同尺度空间下的稳定特征点，将图像与不同尺度因子下的高斯核(,)I x y 进行卷积操作，构成高斯金字塔。
(,,)G x y σ高斯金字塔有阶，一般选择4阶，每一阶有s 层尺度图像，s 一般选择5层。
在高斯o 金字塔的构成中要注意，第1阶的第l 层是放大2倍的原始图像，其目的是为了得到更多的特征点；在同一阶中相邻两层的尺度因子比例系数是，则第1阶第2层的尺度因子是，k k σ然后其它层以此类推则可；第2阶的第l 层由第一阶的中间层尺度图像进行子抽样获得，其尺度因子是，然后第2阶的第2层的尺度因子是第1层的倍即。
计算机视觉：SIFT和SURF的比较
计算机视觉：SIFT和SURF的比较SIFT和SURF是计算机视觉中的两种不同的特征检测算法，它们都是在图像处理和计算机视觉中广泛使用的算法。
本文将会对这两个算法进行详细的比较分析。
一、算法概述SIFT算法（Scale-Invariant Feature Transform）是由David Lowe在1999年发表的一篇论文中提出的。
它是一种基于尺度空间理论和高斯差分算子的特征检测算法，可以在不同的尺度和旋转情况下提取出稳定的特征点。
SIFT算法的主要步骤包括：尺度空间构建、高斯差分金字塔、极值点检测、方向分配和特征描述。
SURF算法（Speeded-Up Robust Features）是在2006年由Herbert Bay等人提出的一种快速的特征检测算法。
它采用了Hessian 矩阵来检测特征点，并使用了一种加速技术，称为“积分图像”。
SURF算法的主要步骤包括：尺度空间构建、Hessian矩阵计算、特征点筛选、方向分配和特征描述。
二、算法优劣分析1.性能SIFT算法和SURF算法虽然都是图像处理和计算机视觉中非常常用的技术，但它们在性能方面存在着一些不同。
首先，相对于SIFT算法，SURF算法的计算速度更快。
SURF算法中使用的积分图像技术，能够大大提高算法的计算速度。
其次，SURF算法的特征点数量相对于SIFT算法来说较少，因此SURF算法的性能表现在低纬度特征点检测的任务上，要优于SIFT算法。
但是，在高维度的图像特征检测任务中，SIFT算法表现要比SURF算法好。
2.稳定性尺度不变性是计算机视觉中一个非常重要的性质。
在图像处理过程中，图像的尺度、旋转等条件的变化会给特征检测带来很大的困难。
在这方面，SIFT算法和SURF算法都能够很好的解决这个问题。
SIFT算法具有较好的稳定性，能够在不同的尺度下检测到相同的特征点，同时还能够检测出旋转不变性的特征点。
SURF算法在大多数情况下具备SIFT算法的稳定性，但在高纬度特征检测任务中，SURF算法的稳定性不如SIFT算法。
sift算法简介
SIFT特征匹配算法简介1、SIFT算法基本概念Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，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，具有良好的不变性和很强的匹配能力。
SIFT算法是一种提取局部特征的算法，也是一种模式识别技术，其基本思想是在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量，它主要包括两个阶段，一个是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；第二阶段是Sift特征向量的匹配。
Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性，目前是国内外研究的热点。
2、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，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。
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，比原有的harris点匹配方式具有更高的匹配准确度。
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。
SIFT算法基于图像特征尺度选择的思想，建立图像的多尺度空间，在不同尺度下检测到同一个特征点，确定特征点位置的同时确定其所在尺度，以达到尺度抗缩放的目的。
剔除一些对比度较低的点以及边缘响应点，并提取旋转不变特征描述符以达到抗仿射变换的目的。
3、SIFT算法步骤：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）为每个关键点指定方向参数4）生成关键点的描述子5）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。
计算机视觉学习初识SIFT算法
Tr求的是矩阵的迹，Det求的是
矩阵转为行列式后的值。
去除边缘响应
设α和β为 H 的两个特征值，且 令α=rβ，r≥1则：
当两个特征值相等，即r=1，取得最小值。随着r的增大，比例不 断增大。此时如果需要检测两个特征值低于某一阀值R，只需要 判断：
在Lowe的文章中，R=10，高于这一值则去除。
SIFT算法思想
高斯金字塔的构建
降采样时，高斯金字塔上一组图像的初始图像(底层图像)是由前一组
图像的倒数第三张图像隔点采样得到的。
第0组：0，1，2，3，4，5
第1组：6，7，8，9，10，11
第二组： 则第二组第一张图片就是是由9降采样得到，其他类似。
检测DOG尺度空间极值点
Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分，是灰色图像增强和角点检测
关键点描述符
SIFT描述子是关键点邻域高斯图像梯度统计结果的一种表示。通过对关键 点周围图像区域分块，计算块内梯度直方图，生成具有独特性的向量，这个 向量是该区域图像信息的一种抽象，具有唯一性。
Lowe建议描述子使用在关键点尺度空间内4*4的窗口中计算的8个方向的 梯度信息，共4*4*8=128维向量表征。
滤除对比度低的点
离散空间的极值点并不是真正的极值
点，利用已知的离散空间点插值得到 的连续空间极值点的方法叫做子像
素插值。
需要对尺度空间DoG函数进行曲线拟合。利用DoG函数在某极值点A对D（x，y，
σ）的Taylor展开式(拟合函数)为：
滤除对比度低的点
拟合函数：
其中， 得到局部极值点 ② 如果 ① 表示到点A的偏移，上式对X求导，当倒数为零时
分布不为零的像素组成的卷积矩阵
SIFT算法简介
SIFT算法简介•o▪1、 STFT（Scale Invariant Feature Transform）简介▪ 1.1 SIFT特征检测的步骤▪ 1.2 SIFT算法的特点▪ 1.3 SIFT算法可以解决的问题▪ 2 、尺度空间▪ 2.1 多分辨率金字塔▪ 2.2 高斯金字塔构建示例▪ 2.3 高斯尺度空间（使用不同的参数）▪3、DoG空间极值检测（查找关键点）▪4、删除不好的极值点（特征点）▪5、求取特征点的主方向▪6、生成特征描述▪7、总结1、 STFT（Scale Invariant Feature Transform）简介匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同方向的情况下所成的像对应起来。
传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，需要一种鲁棒性强，能够适应不同情况的有效的目标识别的方法。
SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善 [1-2] 。
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。
1.1 SIFT特征检测的步骤•尺度空间的极值检测：搜索所有尺度空间上的图像，通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转不变的兴趣点。
•特征点定位：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细模型来确定位置尺度，关键点的选取依据他们的稳定程度。
•特征方向赋值：基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键点位置一个或多个方向，后续的所有操作都是对于关键点的方向、尺度和位置进行变换，从而提供这些特征的不变性。
•特征点描述：在每个特征点周围的邻域内，在选定的尺度上测量图像的局部梯度，这些梯度被变换成一种表示，这种表示允许比较大的局部形状的变形和光照变换。
•（图源）1.2 SIFT算法的特点1.图像的局部特征，对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
SIFT算法的介绍和应用
SIFT算法的介绍和应用﹡The Introduction and Application of SIFT1曾锻成赵建锋,2陈志华,1吴彩荣,2CHEN Zhi-hua1, WU Cai-rong1, ZHAO Jian-feng2, ZENG Duan-cheng2（1.南宁海蓝数据有限公司，广西南宁 530022 2.广西计算中心，广西南宁 530022） （1.Highland Dightal Technology INC.,Nanning,Guangxi,530022,China puting Center of Guangxi,Nanning,Guangxi,530022,China）摘 要：在图像匹配中，有很多种算法。
在这众多的算法中，SIFT算法具有良好的尺度、光照和空间旋转的不变性，所以被广泛的应用于图像匹配当中。
本文对SIFT算法的四个主要步骤进行了简单的介绍，并将该算法应用到多色二值压缩的压缩算法当中，提高了压缩效率并且缩小了压缩后的存储空间。
关键词：SIFT 特征描述符 尺度空间 高斯差分 关键点 图像压缩Abstract：There are a lot of algorithms in image matching. With the algorithm named SIFT we can extract features invariant to scale and rotation from images. The algorithm is widely used in image matching because of its excellent property. This paper presents the main steps of SIFT algorithm. We applied it to the patent about image compression. As a result, the effect of the patent is improved and the storage of the compression is reduced.Key words：SIFT，feature descriptor，scale space，difference of Gaussian，key points，image compression引言图像匹配是计算机视觉的一个重要方面，在众多的视觉应用中是个关键技术，广泛的应用于地理信息系统、物体识别领域。
sift算法介绍概要
sift 算法介绍:1999年 British Columbia大学大卫 . 劳伊(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 (尺度不变特征变换 , 这种算法在 2004年被加以完善。
sift 算法的从一幅图像中根据设定的阈值找到一个局部特征向量集, 这些特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。
具有很好的鲁棒性。
sift 算法具有独特性好、多量性和可扩展性。
不过原始的 sift 算子在时间性上的表现不尽如人意,在后来被改进的 sift 算法在这一点上有所改善。
sift 算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找关键点的问题。
sift 算法的实现步骤:1、检测关键点。
所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。
具有三个特征:尺度、方向、大小;要检测关键点,首先对图像进行降采样,生成高斯金字塔,然后生成 DoG 。
而要寻找的关键点就是由 DoG 空间的局部极值点组成。
为了寻找 DoG 函数的极值点,每一个像素点要和它所有的 26个相邻点比较,看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。
这样能确保在尺度空间二维图像空间都检测到极值点。
同时,由于 DoG 值对噪声和边缘较敏感 , 因此 , 在上面 DoG 尺度空间中检测到局部极值点还要经过进一步的检验才能精确定位为特征点。
首先,去除那些对比度较低的不稳定极值点。
Lowe 的试验显示,所有取值小于0.04的极值点均可抛弃(像素灰度值范围 [0, 1]然而, 仅仅去除低对比度的极值点对于极值点的对于特征点稳定性是远远不够的。
DoG 函数在图像边缘有较强的边缘响应,因此我们还需要排除边缘响应。
DoG函数的(欠佳的峰值点在横跨边缘的方向有较大的主曲率, 而在垂直边缘的方向有较小的主曲率。