SURF算法在图像检索中的应用

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改进的SURF算法在图像匹配中的应用

matching accuracy. Keywords： image matching； feature point extraction； bidirectional matching； disparity gradient； random sample
consistency；matching precision
近邻特征点，结合双向唯一性匹配的方法完成图像匹配，然后在视差约束下，利用视差梯度约束对初始特征匹配对进行预处
理，筛选掉一些偏差较大的匹配对，最后采用随机抽样一致（Random Sample Consensus，RANSAC）算法对特征点二次优化和
去噪处理。将其他改进算法和提出的改进算法分别进行图像匹配处理比较，分析算法的性能，得到提出的改进算法匹配成
0引言
近年来，随着科技的进步，双目立体视觉[1]技术被广泛应用，例如图像检索[2]、三维重建[3]、目标识别[4]、图像配准等 [5] 。其中，特征点检测与匹配作为双目立体视觉技术中的关键一步，显得尤为重要。常见的适用于特征匹配的算法中，较为成熟的有 SIFT 算法和 SURF 算法。 SIFT 算法具 [6] 有尺度不变性和旋转不变性，图像在尺度变化和旋转变化的情况下匹配效果受影响很小，由于采用差分高斯金字塔[7⁃8]进行特征点[7，9]提取，所以算法运行时间相应增加，降低了运行速度。1999 年 David Lowe
功率达 96.3%。实验结果证明提出的改进算法简单快速，匹配精度高。
关键词：图像匹配；特征点提取；双向匹配；视差梯度；随机抽样一致；匹配精度
中图分类号：TN911.73⁃34；TP391.9
文献标识码：A

图像匹配之surf算法

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。

surf特征提取

surf特征提取Surf（SpeededUpRobustFeatures）特征提取技术是一种广泛应用的机器视觉技术，旨在检测与识别图像中的特征点。

Surf特征提取技术是一种极为有效的特征提取方法，可以从图像中提取大量重要信息。

Surf特征提取技术基于Rotation Invariance Feature Transform（RIFT）技术，它被认为是一种强大的方法，可以克服传统技术（如SIFT）中存在的局限性，如旋转不变性。

Surf特征提取技术可以被认为是一种模型保持技术，它采用两个基础技术：尺度不变性技术（SIFT）和旋转不变性技术。

SIFT和RIFT的基本原理是使用流行的尺度空间理论（Multi-Scale Space Theory）来找到图像中的特征。

在检测到特征之后，它们将用作特征描述符。

简而言之，特征描述符是由一系列特征来描述一幅图像中的某一特定区域。

Surf特征提取技术可以非常有效地检测出图像中的特征点，这些特征点可以用来分析图像中的模式。

它的强大之处在于可以分析出图像中模式的特征，同时忽略其他非结构化的信息。

Surf特征提取技术的一个重要优势是可以同时处理多张图像，从而加快处理速度。

而另一个重要的优势是可以忽略图像中的噪点，这可以有效地检测出图像中的重要特征。

Surf特征提取技术主要应用于计算机视觉领域，如图像匹配和图像识别。

首先，它可以用来检测图像中的特征点，这些特征点可以用来定位图像中的目标内容，例如脸部和轮廓等。

其次，它可以用来检测图像中的不同类型的边缘和聚类，这有助于图像识别系统对图像内容进行识别。

Surf特征提取技术的一个重要的缺点是不能很好地处理运动物体。

当处理运动物体时，Surf特征提取技术不能很好地检测出运动部分的变化，这会导致其结果的偏差。

此外，该技术的可扩展性和可伸缩性也被认为是一个比较大的问题，其计算复杂度也较高，这对于处理大型图像集来说可能是一个问题。

Surf特征提取技术是一种广泛应用的技术，它为计算机视觉领域提供了许多重要的功能。

改进SURF算法在图像汉字识别中的应用

改进SURF算法在图像汉字识别中的应用孟伟;钟娜【摘要】针对复杂背景下汉字匹配准确率较低的问题，提出一种改进的SURF算法。

该算法利用灰度分级的字符分割方法，先进行灰度分割增强图像的对比度，采用灰度分级树将图像中的所有像素处理为树的模式进行计算，根据灰度分级确定主节点，根据主节点的级别所对应的灰度值对图像进行分割。

同时，根据汉字结构的特殊性，取消了SURF算法的旋转不变性。

实验结果表明，与未使用改进的SURF 算法相比，对图像质量较差的文本图像，改进的SURF算法能有效地提高其匹配的准确率。

%Aiming at the low matching accuracy of Chinese characters, an improved algorithm of SURF is presented. The algorithm is based on gradation character segmentation. Contrast of image is enhanced by using gray level segmentation, and then with the gray level classification tree, all pixels in the image are processed to the tree model. According to the gray level classification, the main node is determined. Grey level corresponding to the main node level is used in image segmentation. According to the particularity of Chinese characters, the rotation invariance of SURF algorithm is cancelled. Experimental results show that the improved algorithm can improve the matching accuracy effectively, especially for text image of poor quality.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)012【总页数】5页(P156-160)【关键词】复杂背景;汉字匹配;快速鲁棒特征(SURF)算法;灰度分级;字符分割【作者】孟伟;钟娜【作者单位】北京林业大学信息学院，北京 100083;北京首钢自动化信息技术有限公司，北京 100043【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言近年来，汉字识别一直是模式识别等相关领域内长期的研究热点[1]。

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。

SIFTSURFORBFAST特征提取算法比较

SIFTSURFORBFAST特征提取算法比较SIFTSURF是一种常用的特征提取算法，可以在计算机视觉和图像处理领域中应用于目标检测、图像匹配、图像检索等任务。

SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是两个非常流行的特征提取算法。

本文将比较SIFT和SURF两种算法的特征提取能力、计算时间以及对尺度和旋转不变性的描述。

首先，SIFT算法通过关键点检测和特征描述两个步骤来提取特征。

它采用了尺度空间极值点检测算法，通过在不同的尺度下寻找极值点来检测关键点。

然后，对每个关键点进行方向估计，使得特征具有旋转不变性。

最后，通过计算关键点周围邻域的梯度直方图来描述特征。

与SIFT算法不同，SURF算法使用了一种快速的尺度不变特征检测算法。

它通过使用Hessian矩阵来检测尺度空间的极值点，并使用盒式滤波器来加速计算。

SURF算法还使用了Haar小波特征描述符来表示关键点周围的图像区域。

这种特征描述符可以很快地计算出来，并且具有较好的尺度和旋转不变性。

在特征提取能力方面，SIFT算法通常可以提取到较为鲁棒和准确的特征。

它对于尺度和旋转的变化具有较好的不变性，可以在不同的图像中进行匹配。

然而，由于SIFT算法使用了较为精细的特征描述子，它对图像的变形和光照变化比较敏感。

相比之下，SURF算法对于图像的光照和变形变化较为鲁棒。

它使用了快速的特征检测算法和计算方法，因此在大规模图像匹配和实时处理中有较好的性能。

在计算时间方面，SIFT算法相对而言比较耗时。

它需要在多个尺度下进行高斯模糊和差分运算来检测极值点，并且在计算特征描述子时需要对高斯图像进行插值和积分。

相比之下，SURF算法使用了快速的盒式滤波器和Haar小波特征描述符，因此计算速度较快。

尤其是在处理大规模图像集合或实时视频流时，SURF算法具有明显的优势。

总的来说，SIFT和SURF是两种有效的特征提取算法，它们在特征描述、计算时间和鲁棒性方面有一些差异。

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。

常用的特征描绘子

常用的特征描绘子在计算机视觉和图像处理领域，特征描绘子是用于描述图像中的特定属性或纹理信息的数学表示。

特征描绘子对于图像匹配、对象识别和图像检索等任务非常重要。

下面将介绍一些常用的特征描绘子。

1.SIFT（尺度不变特征变换）：SIFT是一种用于在不同尺度上检测和描述局部特征的算法。

它通过应用高斯滤波器来寻找具有高灵敏度的关键点，并使用关键点周围的局部图像区域来构建描述子。

SIFT特征具有尺度不变性和旋转不变性，因此在大规模图像检索和对象识别中广泛应用。

2. SURF（加速稳健特征）：SURF是一种基于Hessian矩阵的局部特征描述子。

它通过计算图像中的灰度变化率来检测特征点，并构建了一种基于梯度直方图的描述子。

SURF特征具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性，且计算速度比SIFT更快，因此适用于实时图像处理任务。

3.ORB（方向鲁棒特征）：ORB是一种结合了FAST角点检测器和BRIEF特征描述子的特征描绘子。

它通过检测图像中的角点，并使用二进制描述子来描述这些角点的特征。

ORB特征具有尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性，且计算速度比SIFT和SURF都更快，因此适用于实时图像处理应用。

4.HOG（方向梯度直方图）：HOG是一种用于物体检测和人体姿态估计的特征描述子。

它通过计算图像中局部区域的梯度直方图来描述图像的形状和纹理信息。

HOG特征在人体检测和行人识别等任务中表现出色，并且对于图像的尺度和旋转变化具有一定的鲁棒性。

5.LBP（局部二值模式）：LBP是一种用于纹理分析和表情识别的特征描述子。

它通过将局部图像区域与其周围像素比较，并将比较结果编码为二进制数来描述纹理特征。

LBP特征在纹理分类和人脸识别等任务中表现出色，并且对于光照变化和噪声干扰具有一定的鲁棒性。

除了上述特征描绘子，还有许多其他的常用特征描绘子，如GIST（总体图像特征）、BRISK（加速旋转不变特征）、FREAK（快速稳定特征）等。

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。

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算法在图像检索中的应用

计算这些点的相对于主方向的Haar小波响应（边长为2s），得到dx，dy 用σ=3.3s的高斯滤波器加权旋转到主方向主方向
14:56:57
SURF：兴趣点描述 – 描述子

每个4x4子区域的4D描述向量如下，一共64D v = (Σdx, Σdy, Σ|dx|, Σ|dy|) 旋转到主方向主方向
高斯二阶倒数的离散化和近似： Lyy→Dyy
Lxy→Dxy
14:56:57
SURF：兴趣点检测 – Hessian矩阵
用矩形滤波近似高斯函数，其近似Hessian行列
式为：
w
is needed for the energy conservation between the Gaussian kernels and the approximated Gaussian kernels
14:56:56
TBIR(Text-Based Image Retrieval)
沿用传统文本检索技术将图像名称、大小、压缩类型、作者、年代，
以及其他标签信息保存在数据库中，查询检索
14:56:56
CBIR(Content-Based Image Retrieval)
支持传统的文本查找也支持特征值查找、草图查找、示例查找等
14:56:57
SURF：可用领域
图像检索目标识别图像配准
3D重建
14:56:57
SURF：作者目标
快速兴趣点检测
高鉴别度的兴趣点描述
快速描述子匹配对常用图像变换的不变性
图像旋转尺度变化亮度变化视角轻微变化
14:56:57
SURF：兴趣点检测 – 积分图

SURF算法介绍

蒙娜丽莎的图像匹配---SURF算法1.图像匹配1.1.图像匹配的概念图像匹配成为计算机视觉和图像处理中的一个重要技术。

其方法思想就是根据己知的图像在其他图像中查找出含有己知图像的过程。

图像匹配的架构流程如图1.1。

该技术的研究涉及到许多相关的知识领域,如图像预处理、图像采样、特征提取等,同时将计算机视觉、多维信号处理和数值计算等紧密结合在一起。

图像匹配技术还与图像融合、图像匹配等研究方向系系相关,为图像理解和图像复原等相关领域的研究提供基础。

图1.1图像匹配流程图图像匹配技术作为图像处理的关键技术之一，在国防领域和医学领域等得到广泛的研究和应用[2]。

如果在不同视角，或是不同时间，或是使用了不同的传感器获取到的两幅或多幅图像间存在共同区域，如何寻找到图像间的共同区域，就是图像匹配需要解决的问题。

1.2.图像匹配的算法组成图像匹配技术的分支很多，对图像匹配提出的构架也是千姿百态，根据布朗提出了图像匹配的组成要素，将图像匹配的要素主要分为四个方面，分别是图像的特征空间，为求取变换参数定义的搜索空间和搜索策略，图像匹配的相似性度量。

特征空间是指在待配图像和参考图像上提取到的一系列特征集合。

将提取到的特征进行描述后参与最后的匹配，因此特征选取的好坏直接影响匹配的可行性和匹配的效果。

好的特征是满足自动匹配的前提，因此选取的特征一般包含图像的关键信息，此类特征存在以下特性：首先，此类特征具有公有性、唯一性和显著性，保证匹配的顺利进行和匹配的精度；其次，此类特征具有多量性，而且分布合理，保证匹配的稳定性。

合理的特征空间会降低匹配算法的计算量，提高算法的性能。

相似性度量是指评判待匹配图像和参考图像上特征的相似程度，它很大程度上决定了参与匹配的因素，一般采用某种代价函数或者是距离函数来进行度量。

好的相似性度量不仅可以减少算法的计算量，而且对于算法的匹配性能和鲁棒性起着重要的作用。

搜索空间为求取图像变换参数的空间。

大规模图像检索中的特征提取与相似度匹配算法

大规模图像检索中的特征提取与相似度匹配算法随着数字图像的广泛应用，如何高效地检索并匹配大规模图像数据成为了一个重要的问题。

在大规模图像检索中，特征提取和相似度匹配算法是两个关键的步骤。

特征提取主要是提取图像中的重要信息，将图像表示为多维向量；而相似度匹配则是根据特征向量进行图像之间的相似度计算。

本文将详细介绍大规模图像检索中的特征提取与相似度匹配算法。

一、特征提取算法特征提取算法旨在将图像中的信息转化为能够描述图像特征的向量。

常见的特征提取算法有SIFT、SURF、ORB等。

1. 尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种广泛应用的特征提取算法，它通过局部不变性检测器在图像中寻找极值点，并基于这些极值点提取特征描述子。

SIFT具有尺度不变性和旋转不变性的特点，对于图像的旋转、平移、缩放、亮度变化等具有较好的鲁棒性。

2. 加速稳健特征（SURF）SURF是一种类似于SIFT的特征提取算法，它引入了一种快速测量算子，同时利用图像的积分图像来提高计算效率。

SURF算法具有较好的尺度不变性和旋转不变性，且相对于SIFT算法而言更快速。

3. 高效二进制描述符（ORB）ORB是一种基于FAST关键点检测器和BRIEF描述子的特征提取算法。

FAST关键点检测器能够快速地检测图像中的角点，而BRIEF描述子则通过比较像素对来生成二进制描述符。

ORB算法具有较高的计算速度和较好的鲁棒性。

二、相似度匹配算法相似度匹配算法用于计算特征向量之间的相似度以及找出与查询图像相似度最高的图像。

常见的相似度匹配算法有欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。

1. 欧氏距离欧氏距离是最常用的相似度度量方法之一，它的计算方式是计算两个向量之间的欧氏距离。

欧氏距离较小表示两个向量之间的相似度较高。

2. 余弦相似度余弦相似度是一种常用的向量相似度计算方法，它通过计算两个向量之间的夹角余弦值来评估它们之间的相似程度。

余弦相似度在图像检索中广泛应用，并且具有较好的性能。

surf特征提取

surf特征提取SpeededUpRobustFeatures（SURF）是一种快速可靠的计算机视觉特征提取技术。

它可以通过从图像中检测出有用的关键点标志，来实现更快更准确地图像搜索、图像检查以及跟踪移动物体等功能。

SURF技术基于Haar小波变换，由比利时的大学教授Herbertbay主研发，并有许多计算机视觉研究学者参与。

SURF特征提取技术可以帮助计算机识别复杂图像，实现一种高效便捷的图像处理过程。

一、SURF特征提取技术基本原理SURF特征提取技术是一种基于二维梯度的特征提取方法。

它建立在Haar小波变换的基础上，用平移不变的Haar小波来提取图像的局部特征点。

SURF在图像处理过程中，主要采用了两种方法梯度方向角度（DOA）和对比度度量（CMT）。

DOA是使用梯度的方向来描述图像的局部特征，而CMT是用图像的灰度变化程度来描述图像的局部特征。

SURF检测器通过梯度方向角度（DOA）和对比度度量（CMT），将图像分成许多部分，对每个部分进行特定的处理，从而检测出图像中的关键点，关键点的分布通常分布在图像的边缘和拐角处。

关键点的坐标是用来区分图像中相似点以及提取图像的局部特征，从而进行图像检索和比较。

二、SURF特征提取技术的便利之处SURF特征提取技术比其他技术要灵活，它更加准确、快速。

它与Haar小波变换相似，利用小波变换对比较局部特征，使得它更加精细，提高了准确性。

此外，SURF特征提取技术能够有效防止图像质量的下降。

例如，当图像变换时，它能够有效的抵抗图像的抖动和变形；当图像的光照或色彩发生变化时，它也可以有效地抵抗;当被检测图像中出现噪点时，它也能够正确地识别特征点。

三、SURF特征提取技术在计算机视觉领域的应用SURF特征提取技术可以应用于计算机视觉领域的多个应用，例如图像检索、图像的检查、自动目标识别、语义分析等等。

例如，在图像检索中，SURF特征提取技术可以帮助计算机快速准确的检索出相似的图像，从而有效的提高工作效率；在图像检查中，SURF可以识别图像中的不同特征点，从而检查图像的质量。

surf算子和卡尔曼滤波

surf算子和卡尔曼滤波1.引言1.1 概述概述部分的内容应该对surf算子和卡尔曼滤波进行简要介绍，并说明它们在计算机视觉和信号处理领域的重要性和应用广泛性。

概述:surf算子和卡尔曼滤波是计算机视觉和信号处理领域中两个重要的技术。

surf算子是用于图像特征提取的一种算法，通过检测图像中的关键点和描述子，可以实现图像的匹配和识别。

而卡尔曼滤波则是一种状态估计的滤波算法，可以用于预测和估计系统的动态状态。

这两种技术在许多领域都有广泛的应用，如目标跟踪、图像识别、机器人导航等。

surf算子作为一种基于尺度空间的图像特征提取方法，具有旋转和尺度不变性，并且计算速度较快。

它通过构建图像金字塔，在不同尺度下检测图像中的关键点，并计算描述子来描述关键点的局部特征。

这使得surf 算子可以在不同大小和旋转角度的图像中进行特征匹配，因此在物体识别、图像拼接和图像检索等方面有着广泛的应用。

卡尔曼滤波作为一种递归估计算法，通过对系统动态的建模和观测数据的融合，可以预测和估计系统的状态。

它在具有噪声干扰和不确定性的系统中表现出色，能够有效地滤除噪声并提高估计的准确性。

卡尔曼滤波广泛应用于多传感器数据融合、机器人导航、航天器姿态估计等领域。

本文将详细介绍surf算子和卡尔曼滤波的原理和应用。

在surf算子部分，将介绍算子的原理和提取关键点的方法，并探讨其在图像匹配和目标识别中的应用。

在卡尔曼滤波部分，将介绍滤波的原理和状态估计的方法，并分析其在系统状态预测和估计中的应用。

最后，我们将对这两种技术进行总结，讨论它们在计算机视觉和信号处理领域的前景和挑战。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以是：本文将以surf算子和卡尔曼滤波为主题，深入探讨它们的原理和应用。

首先，在引言部分将对整篇文章进行概述，明确文章的目的和相关背景。

接下来，正文部分将分为两个主要章节，分别介绍surf算子和卡尔曼滤波。

在surf算子章节中，将详细阐述surf算子的原理和工作原理。

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。

matlab surfl用法

matlabsurfl用法Surf是Matlab中的一个重要工具箱，用于处理图像和计算机视觉任务。

其中，Surf特征提取和匹配算法在许多实际应用中发挥着重要作用。

本文将介绍MatlabSurf的用法，包括SURF、SIFT等特征提取算法的实现。

一、SURF特征提取SURF（SpeededUpRobustFeatures）是一种快速稳健的特征提取算法，它能够在实时条件下对图像进行特征检测和描述。

使用SURF进行特征提取需要首先加载Matlab的SURF工具箱，然后使用SURF函数进行特征提取。

SURF函数的基本语法如下：[points,ids]=SURF(image)其中，points是提取的特征点坐标，ids是与特征点对应的匹配点编号。

image是要进行特征提取的图像。

如果需要进行二次特征匹配，需要指定useAffine=false。

在使用SURF函数时，需要指定算法版本，可以选择不同的版本以满足不同的性能和准确性要求。

可以使用detectors和extractors函数对SURF算法进行配置。

二、SIFT特征提取SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）是一种尺度不变的特征变换算法，它能够在不同尺度下对图像进行特征检测和描述。

使用SIFT进行特征提取需要首先加载Matlab的SIFT工具箱，然后使用SIFT函数进行特征提取。

SIFT函数的基本语法如下：[points,id]=SIFT(image)其中，points是提取的特征点坐标，id是与特征点对应的匹配点编号。

image是要进行特征提取的图像。

SIFT算法提供了许多可配置参数，可以根据需要进行调整。

此外，可以使用scale-space进行尺度空间的构建，从而更好地实现尺度不变性。

三、匹配算法特征匹配是计算机视觉中一个重要的任务，可以使用不同的匹配算法来比较特征点和特征描述子，以找出最佳匹配点对。

在Matlab 中，可以使用Hamming距离和欧几里得距离等距离度量方法进行匹配。