图像中角点(特征点)提取与匹配算法
Python技术实现图像特征提取与匹配的方法
Python技术实现图像特征提取与匹配的方法随着科技的不断进步，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
图像特征提取与匹配是图像处理中的重要环节之一，它能够通过识别图像中的关键特征点，进行图像的检索、识别和对比。
Python作为一门功能强大的编程语言，提供了各种库和工具，可以方便地实现图像特征提取与匹配的方法。
一、图像特征提取图像特征是指在图像中具有独特而稳定的可视化特性，例如边缘、角点、颜色分布等。
图像特征提取的目的就是从图像中找到这些独特的特征点，以便后续的处理和分析。
1. 边缘检测边缘是图像中不同区域之间的分界线，是图像中的显著特征。
Python的OpenCV库提供了Sobel算子、Canny算子等用于边缘检测的函数，可以方便地实现边缘检测的过程。
2. 角点检测角点是图像中具有明显曲率或者弯曲的地方，是图像中的显著特征。
OpenCV 中的Harris角点检测算法和Shi-Tomasi角点检测算法提供了在Python中实现角点检测的函数。
3. SIFT和SURF特征提取SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是两种经典的特征提取算法，它们可以提取图像中的局部特征，并具有旋转、尺度不变性。
Python中的OpenCV库提供了SIFT和SURF算法的实现，可以方便地提取图像的特征。
二、图像特征匹配图像特征匹配是将两幅或多幅图像中的特征点进行对齐和匹配。
通过图像特征匹配，可以实现图像的检索、识别和对比，是图像处理中的重要环节。
1. 特征点描述在进行图像特征匹配之前，需要对特征点进行描述。
描述子是一种对特征点进行数学表示的方法，可以用于特征点的匹配和对比。
OpenCV中的SIFT和SURF 算法可以提取特征点的描述子。
2. 特征点匹配特征点匹配是将两个图像中的对应特征点连接起来，实现图像的对齐和匹配。
OpenCV中提供了FLANN（最近邻搜索）库，可以高效地实现特征点的匹配。
同时，还可以使用RANSAC算法进行特征点匹配的筛选和优化。
图像特征检测与匹配方法研究综述
图像特征检测与匹配方法研究综述图像特征检测与匹配是计算机视觉领域的重要研究方向，它在许多实际应用中发挥着关键作用，如图像检索、目标识别和三维重建等。
本文对图像特征检测与匹配方法进行综述，主要包括特征检测算法、特征描述算法和特征匹配算法三个方面。
一、特征检测算法特征检测算法旨在寻找图像中的稳定不变性特征点，以便用于后续的特征描述和匹配。
常用的特征检测算法包括Harris角点检测算法、SIFT 算法和SURF算法等。
1. Harris角点检测算法：该算法通过计算图像的局部灰度变化，寻找具有最大角度变化的像素。
它能够有效检测出图像中的角点，但对于尺度变化和旋转不变性较差。
2.SIFT算法：SIFT算法通过构建高斯金字塔和尺度空间极值检测，寻找出图像中的尺度不变的关键点。
同时，通过计算局部图像的梯度方向直方图，生成特征向量描述子，实现图像的匹配。
3. SURF算法：SURF算法是SIFT算法的改进版本，采用了一种快速的积分图像技术，大大提高了计算效率。
SURF算法在计算图像的尺度空间极值点时，使用了一种基于Hessian矩阵的指标，检测出更加稳定的特征点。
二、特征描述算法特征描述算法利用特征点周围的图像信息，生成唯一且具有区分度的特征向量。
常用的特征描述算法有SIFT描述子、SURF描述子和ORB描述子等。
1.SIFT描述子：SIFT描述子通过计算特征点周围的梯度信息，生成128维的特征向量。
它具有较强的区分度和旋转不变性，在图像匹配任务中表现较好。
2. SURF描述子：SURF描述子是一种基于Haar小波特征的描述子，使用了一种积分图像计算方法，降低了计算复杂度。
SURF描述子的维度为64维，具有良好的尺度不变性和旋转不变性。
3.ORB描述子：ORB描述子是一种快速的二值描述子，基于FAST角点检测算法和BRIEF描述子。
它既具有较快的计算速度，又能够保持较好的特征区分度，适用于实时图像处理任务。
三、特征匹配算法特征匹配算法的目标是在不同图像中找到相互匹配的特征点对。
机器视觉的高效特征提取和匹配
机器视觉的高效特征提取和匹配机器视觉是现代人工智能领域中的一个重要分支，广泛应用于工业自动化、安防监控、医学影像、机器人等领域。
在机器视觉的应用中，特征提取和匹配是非常关键的技术。
如何实现高效的特征提取和匹配，直接关系到机器视觉系统的性能和效果。
一、特征提取特征提取指的是从图像中提取出有代表性的局部特征点，如角点、边缘点、斑点等，并将其描述成高维的向量，作为图像的表示。
对于同一个场景的不同图像，其局部特征可以保持一定程度的不变性，因此可以通过比较不同图像的局部特征，来进行图像的匹配和识别。
在特征提取的过程中，最常用的算法是SIFT和SURF。
SIFT 算法通过对图像进行多尺度和多方向扫描，来寻找尺度和旋转不变的关键点，并通过局部图像梯度的方向和大小来描述特征。
而SURF算法则是在SIFT算法的基础上，通过加速近似的高斯滤波和Hessian矩阵的计算，来降低算法的复杂度。
二、特征匹配特征匹配指的是对不同图像中的局部特征进行比对和匹配，以确定它们之间的相似性和对应关系。
在特征匹配的过程中，最常用的算法是基于特征描述子的方法，如SIFT和SURF算法。
在特征匹配的过程中，需要计算不同特征点之间的距离，并将其进行匹配。
一般来说，特征点之间的距离越小，则表示它们之间的相似性越高，相应地，匹配的置信度也越高。
因此，常用的匹配算法是基于距离度量的算法，如最近邻匹配和次近邻匹配等。
三、高效特征提取和匹配高效特征提取和匹配是机器视觉领域中的重要问题，尤其是对于大规模图像数据集的处理。
如何降低特征提取和匹配的时间复杂度，是机器视觉领域中的研究热点之一。
为了实现高效的特征提取和匹配，可以从多个方面入手。
首先，在特征提取的过程中，可以通过优化算法的实现和参数设置，来提高算法的效率和精度。
例如，SIFT算法和SURF算法都可以通过实现GPU加速和优化多线程等技术，来提高算法的处理速度。
同时，还可以对算法的参数进行适当选择，以达到最佳的特征提取效果。
机器视觉处理算法中特征点匹配常用方法
一、介绍在机器视觉处理算法中，特征点匹配是一个重要的环节，它是指在两幅图像中找到相对应的特征点的过程。
特征点匹配的准确度会直接影响到后续的物体识别、目标跟踪、三维重建等任务的效果。
特征点匹配的算法选择和设计是至关重要的。
本文将针对机器视觉处理算法中特征点匹配常用方法进行全面评估，并提供个人观点和理解。
二、常用的特征点匹配方法1. Harris角点检测Harris角点检测是一种常用的特征点提取方法，通过计算图像的灰度变化来检测角点。
通过非极大值抑制和角点响应函数来筛选出最具代表性的角点。
2. SIFT特征匹配SIFT是一种基于局部特征的描述符，它通过在不同尺度空间和不同方向上寻找局部极值来检测图像的关键点，然后使用特征描述符进行匹配。
3. SURF特征匹配SURF是对SIFT算法的改进，它使用了快速Hessian矩阵检测关键点，并使用加速的Haar小波特征描述符进行匹配。
4. ORB特征匹配ORB是一种同时具备SIFT和SURF的优点的算法，它结合了FAST角点检测和BRIEF描述符，具有更快的速度和更好的性能。
5. 其他方法除了上述常用的特征点匹配方法，还有基于深度学习的方法、基于颜色直方图的方法、基于形状上下文的方法等，这些方法根据具体任务和应用场景选择的灵活性更强。
三、个人观点和理解在特征点匹配的方法中，不同的算法适用于不同的场景和要求。
对于实时性要求较高的场景，可以选择ORB特征匹配算法；对于精度要求较高的场景，可以选择SIFT或SURF特征匹配算法。
结合深度学习的方法可以在特定数据集上取得更好的效果。
在实际应用中，需要根据具体情况进行选择和组合使用。
四、总结回顾特征点匹配在机器视觉处理算法中起着至关重要的作用，不同的方法都有各自的优势和局限性。
通过本文的介绍，可以看出特征点匹配算法的发展已经非常成熟，并且在不断地向着更加快速、精确以及适用于更多场景的方向发展。
对于我个人而言，特征点匹配算法的研究不仅是对图像处理技术的挑战，更是对计算机视觉领域的探索。
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。
特征 图像匹配算法
特征图像匹配算法1. 简介特征图像匹配算法是一种计算机视觉中常用的算法，用于在两幅图像之间找到相对应的特征点，并将它们匹配起来。
这种算法在多个应用领域都有广泛的应用，包括图像检索、三维重建、目标跟踪等。
特征图像匹配算法的核心思想是通过提取图像中的关键特征点，然后计算这些特征点的描述子，在不同图像中进行匹配，找到相对应的特征点。
这些特征点通常是图像中的角点、边缘或者纹理等具有区分性的部分。
2. 特征提取在特征图像匹配算法中，特征点的提取是首要任务。
常用的特征点提取算法包括Harris角点检测、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF （Speeded-Up Robust Features）等。
•Harris角点检测是一种通过计算图像中像素点周围的灰度变化来检测图像中的角点的算法。
它主要是通过计算图像中每个像素点的窗口内的像素梯度的方差来确定是否为角点。
•SIFT是一种尺度不变特征变换的算法，它可以在不同大小和旋转角度的图像中匹配特征点。
SIFT算法首先通过高斯滤波器进行图像平滑，然后通过DoG（Difference of Gaussians）算子检测图像中的极值点作为特征点。
•SURF是一种类似于SIFT的特征提取算法，但它具有更快的计算速度和更好的旋转不变性。
SURF算法通过检测图像中的极值点，并计算它们的Haar小波特征来提取特征点。
3. 特征描述在特征提取之后，需要对特征点进行描述，以便在不同图像中进行匹配。
常用的特征描述算法包括ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）、BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）等。
•ORB是一种具有旋转不变性和尺度不变性的特征描述算法。
它通过计算特征点周围的像素点在不同方向上的灰度变化来生成特征点的描述子。
最后，ORB算法将描述子通过二进制编码，以降低计算复杂度。
医学图像配准中的图像特征提取与匹配
医学图像配准中的图像特征提取与匹配医学图像配准是指将多个医学图像按照相同的参考系统进行对齐，以实现不同图像之间的对比和分析。
在医学图像配准的过程中，图像特征提取与匹配是关键的步骤之一。
本文主要介绍医学图像配准中的图像特征提取与匹配的方法和技术。
1. 图像特征提取图像特征提取是指从医学图像中提取有用的、能够表征图像信息的特征。
医学图像中的特征可以包括形状、纹理、边缘等。
常用的图像特征提取方法包括：（1）边缘检测：边缘是图像中灰度变化较大的地方，边缘检测可以通过计算图像像素间的灰度差异来提取边缘信息。
（2）纹理特征提取：纹理是描述图像内部灰度分布的一种特征。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换等。
（3）形状特征提取：形状是指物体的外观轮廓，可以通过提取轮廓特征、边界特征等来描述图像的形状。
2. 图像特征匹配图像特征匹配是指将不同图像中提取到的特征进行对应，以实现医学图像的配准。
医学图像特征匹配常用的方法有：（1）特征点匹配：通过提取图像中的特征点，并计算特征点间的相似性来实现匹配。
常用的特征点匹配算法有SIFT、SURF、ORB等。
（2）区域匹配：将图像划分为不同的区域，通过计算每个区域的特征来进行匹配。
常用的区域匹配方法有基于颜色直方图、基于形状特征等。
（3）局部匹配：先将图像进行分块，然后通过比较每个块的特征来实现匹配。
常用的局部匹配算法有基于SIFT局部特征的匹配方法。
3. 医学图像配准算法医学图像配准算法主要包括基于特征的配准算法和基于区域的配准算法。
（1）基于特征的配准算法：这类算法主要利用图像中提取到的特征进行匹配和配准。
常用的算法有Harris角点算法、SIFT算法等。
特征点匹配算法在医学图像配准中具有较好的鲁棒性和准确性。
（2）基于区域的配准算法：这类算法主要针对整个图像区域进行匹配和配准。
常用的算法有基于互信息和归一化互相关系数的方法。
区域匹配算法在医学图像配准中更适用于相似度较低的图像配准。
图像中角点提取与匹配算法
图像中角点提取与匹配算法角点提取与匹配算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，用于在图像中寻找具有明显角度变化的特征点，并将这些特征点进行匹配。
这些算法在很多应用中都起到了关键作用，如图像配准、目标跟踪、三维重建等。
角点是图像中具有明显角度变化的点，它们在不同尺度和旋转下具有稳定性，因此可以用来作为图像的特征点。
在角点提取算法中，常用的方法有Harris角点检测算法、Shi-Tomasi角点检测算法、FAST角点检测算法等。
Harris角点检测算法是最早提出的角点检测算法之一，它通过计算图像中每个像素点周围区域的灰度变化来判断该点是否为角点。
具体来说，该算法计算每个像素点的特征值，通过特征值的大小来确定角点。
如果特征值较大，则该点为角点；反之，则该点为平坦区域或边缘。
Shi-Tomasi角点检测算法是对Harris角点检测算法的改进，它使用特征值中较小的一个来表示角点的稳定性，从而提高了检测的准确性和稳定性。
该算法首先计算每个像素点的特征值，然后选择特征值较小的一部分像素点作为角点。
FAST角点检测算法是一种高效的角点检测算法，它通过比较像素点周围的相邻像素点的灰度值来判断该点是否为角点。
该算法通过快速地检测像素点的灰度值变化来提高检测的速度，同时保持了较高的准确性。
在角点匹配算法中，常用的方法有基于特征描述子的匹配算法，如SIFT（尺度不变特征变换）算法、SURF（加速稳健特征）算法、ORB （Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法等。
SIFT算法是一种基于尺度不变特征变换的特征描述子算法，它通过检测图像中的关键点，并计算每个关键点周围区域的特征描述子。
这些特征描述子具有尺度不变性和旋转不变性，因此可以用来进行图像匹配。
SURF算法是一种加速稳健特征算法，它通过使用快速哈尔小波变换来计算图像中的特征点，并使用加速积分图像来加速特征点的计算。
这些特征点具有尺度不变性和旋转不变性，可以用来进行图像匹配。
计算机视觉中的图像特征描述与匹配算法
计算机视觉中的图像特征描述与匹配算法计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科，它主要涉及图像处理、图像分析、模式识别等领域。
图像特征描述与匹配算法是计算机视觉中的一个重要研究方向，它主要用于图像的特征提取和匹配。
本文将介绍图像特征描述与匹配算法的基本概念、常用方法和应用，希望能够帮助读者对该领域有一个初步的了解。
一、图像特征描述图像特征描述是指将图像中的一些局部特征进行提取，以便后续的图像匹配、物体识别等任务。
图像特征可以分为全局特征和局部特征两大类。
全局特征是指对整幅图像的描述，如颜色直方图、纹理特征等；而局部特征是指对图像中的局部区域进行描述，如角点、边缘等。
由于局部特征在不同光照、旋转、尺度变化下具有不变性，因此在实际应用中更为广泛。
1.角点检测角点是图像中灰度变化较大的点，在图像中具有很强的鲁棒性和判别性。
角点检测算法常用的有哈里斯角点检测、Shi-Tomasi角点检测等。
哈里斯角点检测算法是基于图像的灰度变化强度来寻找角点，它计算图像中每个像素点的角点响应函数，然后选取响应函数最大的点作为角点。
Shi-Tomasi角点检测算法是对哈里斯角点检测算法的改进，它使用了更稳定的角点响应函数来寻找角点。
2.边缘检测边缘是图像中灰度变化较大的区域，它通常用来表示物体的轮廓和形状。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Canny边缘检测算法等。
这些算法都是基于图像灰度的变化来检测边缘的，它们可以有效地提取图像中的边缘信息。
3.尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种局部特征描述算法，它可以在不同尺度和旋转下对图像进行特征描述，并且对光照、噪声等因素有一定的鲁棒性。
SIFT特征描述算法一般包括以下几个步骤：尺度空间极值点检测、关键点定位、方向分配和特征描述。
SIFT特征描述算法在图像匹配、物体识别等领域有着广泛的应用。
4.加速稳健特征（SURF）SURF是一种基于SIFT的改进算法，它主要针对SIFT算法在计算速度和对图像噪声的稳健性方面的不足进行了改进。
Opencv中特征点提取和特征匹配算法详解(ORBSIFTSURFFAST)
Opencv中特征点提取和特征匹配算法详解（ORBSIFTSURFFAST）OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的算法和函数。
特征点提取和特征匹配是计算机视觉中常用的任务之一，可以在图像中找到具有独特性质的特征点，并使用这些特征点进行图像匹配、物体识别和姿态估计等任务。
在OpenCV中，有多种特征点提取和特征匹配算法可供选择，其中包括ORB、SIFT、SURF和FAST 等。
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种基于FAST角点检测和BRIEF描述符的特征点提取和特征匹配算法。
它的主要优势在于计算速度较快，适用于实时的计算机视觉应用。
ORB算法首先使用FAST角点检测算法在图像中检测角点，然后计算角点的Oriented FAST角度和尺度。
接下来，在每个角点周围的区域中计算二进制描述符，用于描述角点的特征。
最后，使用二进制描述符进行特征匹配，可以使用暴力匹配、近邻算法或FLANN算法等进行匹配。
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种基于尺度不变特征变换的特征点提取和特征匹配算法。
SIFT算法通过构建尺度空间和特征点检测器来提取具有尺度不变性的特征点。
在尺度空间中，SIFT算法使用不同的尺度和方向的高斯滤波器来检测具有独特性质的特征点。
然后，通过计算特征点周围区域的梯度和方向来为每个特征点计算描述符。
最后，可以使用距离度量或RANSAC算法进行特征点的匹配。
SURF（Speeded-Up Robust Features）是一种基于加速鲁棒特征（speeded-up robust features）的特征点提取和特征匹配算法。
SURF算法主要通过构建尺度空间和计算积分图像来加速特征点提取和匹配的过程。
在尺度空间中，SURF算法使用高斯滤波器来检测不同尺度的特征。
然后，通过计算每个特征点周围区域的Haar小波响应来计算特征点的描述符。
图像处理中的图像配准算法研究
图像处理中的图像配准算法研究引言：在当今数字图像处理领域，图像配准是一个重要的研究领域。
图像配准是指将一组图像或多个图像从不同的角度，不同的尺度或不同的时间点获取的图像进行对齐，以便于进行图像融合、特征提取、目标识别等后续处理。
目前，针对图像配准问题的算法有很多，包括基于特征的配准算法、基于区域的配准算法等。
本文将重点介绍几种常见的图像配准算法及其应用。
一、特征点匹配算法特征点匹配是图像配准中的一项关键任务。
特征点是图像中具有显著性特征的点，如角点、边缘点等。
特征点匹配算法通过比较不同图像中的特征点坐标，并寻找匹配点对，从而实现图像的对齐。
1.1 SIFT算法尺度不变特征转换（SIFT）是一种经典的特征点提取算法，它通过检测图像的极值点来生成特征点，并提取这些点的局部特征描述子。
SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，对图像的噪声和变形具有较好的鲁棒性。
在图像配准中，可以通过对两幅图像提取SIFT特征点，并使用特征点匹配算法寻找匹配点对，进而实现图像的配准。
1.2 SURF算法加速稳健特征（SURF）是一种在SIFT算法基础上发展起来的特征点提取算法，它采用积分图像技术加速特征点检测和特征描述子计算过程。
SURF算法相比于SIFT算法具有更快的计算速度和更好的旋转不变性。
在图像配准中，SURF算法也被广泛应用于特征点匹配过程。
二、基于区域的配准算法除了特征点匹配算法外，基于区域的配准算法也是一种常用的图像配准方法。
该方法通过选择图像中的区域并对其进行拟合，实现图像的对齐。
2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种用于图像增强和对比度增强的方法，它通过对图像中像素值的分布进行调整，使得图像的灰度级均匀分布。
在图像配准中，可以通过对需要配准的图像进行直方图均衡化处理，从而实现图像的对齐。
2.2 模板匹配模板匹配是一种基于区域的图像配准方法，它通过选择一个参考图像和一个待配准图像，并在待配准图像中搜索与参考图像最相似的区域。
SIFT特征点提取与匹配
SIFT特征点提取与匹配SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点提取与匹配是一种在计算机视觉领域广泛使用的图像特征提取和匹配算法。
它由David G. Lowe于1999年提出，并在后续的研究中得到了改进和优化。
关键点检测的目标是找到一些具有局部极值的图像点。
这里的局部极值是指该点所在位置的像素值在周围邻域中达到最大或最小值。
为了实现尺度不变性，SIFT算法使用了高斯金字塔来检测不同尺度下的关键点。
高斯金字塔是通过对原始图像进行多次平滑操作得到的一系列图像，每一层图像的尺度比上一层的尺度大约减少一半。
在每一层中，使用DoG （Difference of Gaussians）来寻找关键点。
DoG是通过对两个邻近的高斯平滑图像进行差分操作得到的，它可以提供图像中的边缘和角点等信息。
通过在每一层的DoG图像中找到局部极值点，即可得到关键点的粗略位置。
为了进一步提高关键点的准确性，还需要对这些粗略位置进行精细的插值。
最终得到的关键点具有尺度和旋转不变性，并且能够抵抗光照变化的影响。
描述子的计算是对关键点周围区域的图像内容进行编码，生成一个具有较高区分度的特征向量。
首先，将关键点周围的邻域划分为若干个子区域，每个子区域内的像素值作为一个特征向量的元素。
然后，对每个子区域内的像素值进行高斯加权，以减小光照变化对特征描述子的影响。
最后，对加权后的像素值进行方向直方图统计，得到一个具有旋转不变性的特征描述子。
对于每个关键点，都会得到一个128维的特征向量。
这些特征向量可以通过比较欧式距离来进行匹配。
SIFT特征点匹配是通过在两个图像中的特征描述子之间进行比较，找到最佳匹配的特征点对。
常用的匹配方法是计算两个特征向量之间的欧式距离，并将距离最小的两个特征点视为匹配点。
为了提高匹配的准确性和鲁棒性，还可以采用诸如RANSAC（RANdom SAmple Consensus）的算法来剔除错误匹配。
数字图像处理中的特征提取和匹配技术研究
数字图像处理中的特征提取和匹配技术研究随着技术的发展，数字图像处理已经广泛应用于生产、生活和娱乐中。
数字图像处理中的特征提取和匹配技术是其中一项重要的技术，可以在大量的图像中迅速地寻找到关键信息。
本文将介绍数字图像处理中的特征提取和匹配技术的研究进展。
一、特征提取特征提取是数字图像处理中的一个非常重要的步骤，其主要作用是在图像中提取有意义的信息区域。
这些信息区域通常可以用来表示图像的一些重要特征，比如形状、颜色、纹理等。
通常情况下，特征提取分为两大类：1.基于局部特征的特征提取基于局部特征的特征提取是指从局部区域提取有意义的特征，比如角点、边缘等。
这种方法通常基于各种滤波器和算子，比如Sobel算子、Canny算子等。
这种方法的优点是计算速度快，但是不够精确。
2.基于全局特征的特征提取基于全局特征的特征提取是指从整幅图像提取有意义的特征。
这种方法通常基于各种统计学方法，比如直方图等。
这种方法的优点是精确度高，但是计算速度较慢。
二、特征匹配特征匹配是数字图像处理中的另一个非常重要的步骤，其主要作用是在图像中寻找到相似的特征区域。
特征匹配通常有以下两个步骤：1.特征描述在计算机视觉的领域中，特征点描述符是非常重要的。
其作用是将提取出的特征点转换成可以用于匹配的向量。
为了保证特征描述的准确性，不同的描述算法被研究出来。
其中，SIFT算法是较为常见的一种算法。
2.特征匹配特征匹配是指找到一对匹配的特征点，通常是在两幅图像之间进行匹配。
特征匹配通常有以下两种方法：i.基于相似度的匹配基于相似度的匹配是通过计算两个特征向量之间的相似度来实现的。
其中，欧几里得距离和海明距离是比较常见的两种相似度计算方法。
ii.基于基本矩阵的匹配基于基本矩阵的匹配是将两幅图像之间的特征点匹配看作一个几何变换问题。
通过计算两个图像的基本矩阵，可以得到两个图像之间的匹配关系。
其中，RANSAC算法是常见的一种算法。
三、应用数字图像处理中的特征提取和匹配技术已经广泛应用于多个领域。
图像中角点(特征点)提取与匹配算法
角点提取与匹配算法实验报告1 说明本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。
下面描述该实验的基本步骤:1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。
设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式：2,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w uv o X Y∂∂=-=++∂∂∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为222()/,x y x y w e σ+=；I 为图像灰度函数，略去无穷小项有：222222,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv =++=++∑（2）将,x y E 化为二次型有：,[]x yu E u v M v ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦(3)M 为实对称矩阵：2,2x y x x y x y y I I I M w I I I •⎤⎡=⎥⎢•⎢⎥⎣⎦∑ (4)通过对角化处理得到：11,200x y E R R λλ-⎛⎫= ⎪⎝⎭(5)其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。
当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。
Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到：2(,)det()(())CRF x y M k trace M =-(6)其中：det(M)表示矩阵M的行列式，trace(M)表示矩阵的迹。
VSLAM基础(一)————常见特征点提取算法及匹配优化
VSLAM基础（一）————常见特征点提取算法及匹配优化Visual SLAM（Visual Simultaneous Localization and Mapping，视觉同时定位与建图）是一种利用摄像机观测环境特征点进行定位和建图的技术。
在Visual SLAM中，特征点提取算法和匹配优化是实现高精度和鲁棒性的关键。
特征点（Feature Point）是图像中具有独特性的点，可以用于图像对齐、定位和建图。
常见的特征点提取算法有SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换）、SURF（Speeded Up Robust Features，快速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，方向自适应FAST关键点和旋转的BRIEF特征描述子）。
这些算法通过不同的方式检测图像中的角点、边缘和斑点等特征。
SIFT算法通过多尺度图像金字塔构建，并通过高斯差分金字塔寻找关键点。
然后，对每个关键点计算其尺度和方向不变的特征描述子。
SURF算法也使用多尺度图像金字塔，但是通过Haar小波快速计算图像的积分图像，从而加速特征点提取过程。
ORB算法则使用FAST角点检测器检测图像中的关键点，并计算具有旋转不变性的BRIEF特征描述子。
在特征点提取后，需要对提取的特征点进行匹配优化。
常见的匹配优化算法有最近邻法（Nearest Neighbor），RANSAC（RANdom SAmple Consensus）和基于光流法的连续匹配。
最近邻法是一种简单的匹配算法，它将每个特征点在两幅图像中寻找最近的匹配点。
然而，这种算法容易受到噪声的干扰，并且无法处理遮挡和动态场景等问题。
为了解决这些问题，RANSAC算法被广泛应用于特征点匹配优化。
RANSAC算法通过随机采样一组特征点对，计算这些点对之间的变换矩阵，并通过对内点进行优化来估计最佳的模型。
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法计算机图像处理是人工智能领域的一个重要分支，涉及到对图像进行分析、处理和理解的技术和方法。
在图像处理中，特征提取和图像分割算法是两个关键的步骤。
本文将介绍计算机图像处理中的特征提取和图像分割算法，并讨论它们的应用和局限性。
一、特征提取特征提取是指从原始图像中选择并提取出能够描述图像内容的关键信息。
计算机视觉领域中常用的特征包括边缘、角点、纹理、颜色等。
下面将介绍几种常见的特征提取算法。
1. 边缘检测算法边缘是图像中灰度或颜色变化显著的区域，常用于图像分割和对象检测。
边缘检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出边缘信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
2. 角点检测算法角点是图像中具有显著角度变化的点，常用于图像匹配和物体追踪。
角点检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出角点信息。
常用的角点检测算法包括Harris角点检测算法、FAST角点检测算法等。
3. 纹理分析算法纹理是图像中的重要特征，用于描述图像中的细节信息。
纹理分析算法可以通过提取图像中的统计特征、频域特征或结构特征等来描述图像的纹理信息。
常用的纹理分析算法包括灰度共生矩阵、小波变换等。
4. 颜色特征提取算法颜色是图像中的一种重要视觉特征，可以用于图像分割、物体识别等任务。
颜色特征提取算法可以通过提取图像中的色彩分布、颜色矩等来描述图像的颜色信息。
常用的颜色特征提取算法包括颜色直方图、颜色矩等。
二、图像分割图像分割是指将图像划分为若干个具有独立语意的区域的过程。
图像分割在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，如目标检测、图像增强和医学图像分析等。
1. 基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是一种简单而有效的图像分割方法。
该方法根据像素值的灰度或颜色与设定的阈值进行比较，将图像分割为前景和背景两部分。
常用的基于阈值的分割算法包括全局阈值法、自适应阈值法等。
特征点提取与匹配算法在SLAM中的应用研究
特征点提取与匹配算法在SLAM中的应用研究随着科技的不断进步和发展，许多领域都引入了机器人和自动化技术。
其中，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术在智能交通、无人驾驶、物流和工业等领域具有广泛的应用前景。
SLAM技术是指在未知环境中，通过机器人自动获取环境中的信息并进行自我定位和建图的过程。
其中，特征点提取和匹配算法是实现SLAM技术的重要组成部分。
本文将着重探讨特征点提取和匹配算法在SLAM中的应用研究。
一、特征点提取算法特征点提取算法是指在图像中检测出具有特征性的像素点，如边缘、角点等，并通过这些像素点进行定位和建图。
常用的特征点提取算法包括Harris角点检测算法、SIFT算法和SURF算法等。
1. Harris角点检测算法Harris角点检测算法是一种基于梯度的角点检测算法。
该算法通过计算像素的梯度来识别图像中的角点。
具体来说，如果一个像素的邻域区域的梯度都比较大，那么这个像素就有可能是一个角点。
2. SIFT算法SIFT算法是一种基于尺度空间和梯度方向的特征点检测算法。
该算法通过分别在不同的尺度下检测图像的局部特征，同时使用关键点的梯度方向进行描述，从而实现对图像的匹配。
3. SURF算法SURF算法是一种加速版的SIFT算法，它采用了积分图像的方法，从而大大提高了特征点提取的速度。
该算法通过对图像的尺度空间和滤波后的图像进行处理，提取出具有代表性的特征点。
二、特征点匹配算法特征点匹配算法是指将两张图像中的特征点进行匹配，从而实现对机器人定位和建图的精确度提高。
常用的特征点匹配算法包括KNN算法、RANSAC算法和Hough算法等。
1. KNN算法KNN算法是一种基于邻近点的匹配算法。
该算法通过计算两张图像中每个特征点和另一张图像的最近邻点之间的距离，从而实现特征点的匹配。
2. RANSAC算法RANSAC算法是一种统计学算法，它可以从一组数据中找到对应模型的最佳匹配。
特征点匹配算法
特征点匹配算法引言特征点匹配是计算机视觉领域中的重要任务，它是图像处理和目标识别中必不可少的步骤。
特征点匹配算法是指通过计算两幅图像中的特征点，并将这些特征点进行匹配，从而找到两幅图像中相对应的特征点的过程。
本文将深入探讨特征点匹配算法的原理、常用方法和应用领域。
特征点匹配算法原理特征点匹配算法的核心原理是通过计算图像中的特征点的描述子，将这些描述子进行比较，找到两幅图像中相似的特征点。
特征点是图像中具有鲜明的局部特征的点，例如角点、边缘点和斑点等。
特征点的选择需要具有稳定性、唯一性和可区分性。
特征点匹配算法的一般步骤如下： 1. 图像预处理：包括图像的去噪、灰度化和尺度空间变换等步骤，以提取出图像的特征点。
2. 特征点检测：常用的特征点检测算法有Harris角点检测、SIFT和SURF等算法，这些算法通过对图像的局部特征进行分析，找出具有显著变化的点。
3. 特征点描述子计算：对于每个检测到的特征点，计算其描述子，描述子是一个向量，用于描述特征点的局部特征。
4. 特征点匹配：将两幅图像中的特征点的描述子进行比较，通过一定的相似度度量方法，在两幅图像中找到相对应的特征点。
5. 特征点筛选：根据匹配的相似度度量结果，对匹配的特征点进行筛选，排除不正确的匹配，并保留可靠的匹配结果。
常用的特征点匹配算法1. SIFT（尺度不变特征变换）SIFT是一种基于尺度空间的特征点检测和描述子计算算法。
它通过构建图像的金字塔，提取出不同尺度下的特征点，并计算特征点的描述子。
SIFT算法的优点是具有尺度不变性和旋转不变性，可以在不同尺度和旋转情况下进行特征点匹配。
2. SURF（加速稳健特征）SURF是一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的改进算法，它通过使用快速Hessian矩阵算法来检测图像中的特征点。
SURF算法在计算特征点描述子时使用了积分图像技术，大大加速了计算过程。
SURF算法具有较好的尺度和旋转不变性，并且计算效率高。
图像处理中的图像配准算法与匹配效果评估
图像处理中的图像配准算法与匹配效果评估图像配准是图像处理中一项重要的任务，它旨在将多幅图像间的特征点进行对齐，使得它们在空间上完全或近似重合。
图像配准广泛应用于医学影像诊断、航空摄影、遥感图像处理等领域。
本文将介绍几种常见的图像配准算法，并对它们的匹配效果进行评估。
首先介绍一种经典的图像配准算法——特征点匹配算法。
该算法通过检测图像中的显著特征点，如角点、边缘等，然后在两幅图像中找到一一对应的特征点，并通过计算它们之间的几何变换关系来实现图像配准。
特征点匹配算法的优点在于对图像变换具有较好的鲁棒性，但在特征点提取和匹配过程中存在一定的误差。
在特征点匹配算法的基础上，发展出了一种更加准确的图像配准算法——基于特征描述子的匹配算法。
这种算法不仅考虑了特征点的位置信息，还利用了特征点周围的像素信息，通过构建特征描述子来描述特征点的外观特征。
在进行特征点匹配时，不再仅仅依赖几何变换关系，而是将特征点的外观特征进行比较，从而提高匹配的准确性和鲁棒性。
除了基于特征点的配准算法，还有一种常见的图像配准方法是基于图像亮度的匹配算法。
该算法通过对亮度信息进行统计分析和变换，使得两幅图像的亮度分布尽可能相似，从而达到图像配准的目的。
这种方法适用于场景相对简单、光照条件相对稳定的情况下，但对于复杂背景和光照变化较大的图像配准任务效果较差。
针对以上介绍的图像配准算法，评估其匹配效果是非常重要的。
常用的评估指标包括均方差（MSE）、结构相似性指标（SSIM）和互信息（MI）等。
均方差是衡量两幅图像之间差异性的指标，值越小表示两幅图像越接近。
结构相似性指标是一种感知质量评估方法，它考虑了亮度、对比度和结构之间的关系，范围为-1到1之间，值越大表示两幅图像越相似。
互信息是一种描述两幅图像之间统计依赖性的指标，范围为0到1之间，值越大表示两幅图像的相关性越高。
在进行图像配准算法的匹配效果评估时，可以选择一组具有真实配准结果的图像作为标准，将不同算法得到的配准结果与标准进行比较。
特征点检测与匹配算法
特征点检测与匹配算法引言特征点检测与匹配算法是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
它在图像处理、图像识别、目标跟踪等应用中发挥着重要的作用。
本文将从特征点检测的概念出发，逐步介绍特征点检测与匹配算法的原理、常用方法及其应用。
特征点检测概述特征点是图像中具有显著性、稳定性且可重复检测的图像区域。
特征点检测是指在图像中自动寻找这些具有特征性的点，并进行描述和匹配的过程。
特征点检测广泛应用于图像匹配、图像拼接、目标识别等领域。
特征点检测算法原理Harris角点检测算法Harris角点检测算法是一种经典的特征点检测算法。
它通过计算图像中每个像素点的Harris响应函数来判断其是否为角点。
Harris角点检测算法对图像的局部对比度和灰度变化进行了建模，能够检测出图像中的角点。
算法步骤： 1. 计算图像的灰度梯度。
2. 对每个像素计算一个自相关矩阵。
3. 计算自相关矩阵的Harris响应函数。
4. 设置一个阈值，根据Harris响应函数的值判断是否为角点。
SIFT算法尺度不变特征转换（SIFT）算法是一种常用的特征点检测算法。
SIFT算法通过使用高斯差分函数来检测图像中的关键点，并计算关键点的描述子，实现了对旋转、尺度缩放等变换的不变性。
算法步骤： 1. 构建高斯金字塔。
2. 在金字塔的每一层上使用高斯差分函数寻找关键点。
3. 基于关键点的位置和尺度，生成关键点的描述子。
4. 使用描述子进行关键点的匹配。
SURF算法加速稳健特征（SURF）算法是一种基于SIFT算法的改进方法。
SURF算法通过加速计算和改进特征描述子的方式，提高了特征点检测的效率和稳定性。
算法步骤： 1. 使用高斯滤波器构建图像金字塔。
2. 使用盒子滤波器计算图像的Hessian矩阵。
3. 使用Hessian矩阵检测图像中的极值点作为特征点。
4. 根据特征点的尺度和方向计算特征点的描述子。
特征点匹配算法特征点匹配是指在两幅图像之间寻找相同或相似的特征点的过程。
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角点提取与匹配算法实验报告1 说明本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。
下面描述该实验的基本步骤:1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。
设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式：2,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w uv o X Y∂∂=-=++∂∂∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为222()/,x y x y w e σ+=；I为图像灰度函数，略去无穷小项有：222222,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv =++=++∑（2）将,x y E 化为二次型有：,[]x yu E u v M v ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦(3)M 为实对称矩阵：2,2x y x x y x y y I I I M w I I I •⎤⎡=⎥⎢•⎢⎥⎣⎦∑ (4)通过对角化处理得到：11,200x y E R R λλ-⎛⎫= ⎪⎝⎭(5)其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。
当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。
Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到：2(,)det()(())CRF x y M k trace M =-(6)其中：det(M)表示矩阵M的行列式，trace(M)表示矩阵的迹。
当目标像素点的CRF值大于给定的阈值时，该像素点即为角点。
下面是图像一用Harris角点检测算法得到的角点坐标位置x 212 301 309 353 58 201 178 58 202 186 329 161 202 58 57 201 306 y 2 65 68 77 94 94 142 143 144 150 150 170 177 178 228 228 228 在图像一上画出该角点的坐标位置如下图所示：其中蓝色小方块代表的是检测出来的角点坐标位置。
2.匹配。
将两幅图像进行Harris角点检测后，分别得到角点对应与该图像的坐标位置，以该坐标位置为中心，分别取其附近的8个像素值，然后进行与另一幅图像进行匹配，找出距离最小的点作为匹配点。
例如下面是图像一角点坐标位置x 212 301 309 353 58 201 178 58 202 186 329 161 202 58 57 201 306 y 2 65 68 77 94 94 142 143 144 150 150 170 177 178 228 228 228 与该位置对应的8个像素值分别为角点1 角点2 角点3 。
角点17（x-1,y-1）30 7 35 。
142（x-1,y）48 59 17 。
9（x-1,y+1）37 108 128 。
63（x,y+1）31 114 15 。
101（x+1,y+1）143 183 32 。
95（x+1,y）101 177 25 。
20（x+1,y-1） 2 92 24 。
49（x,y-1） 3 22 30 。
198接着，将图像一中的角点1与图像二中的所有角点进行相减，得到一个最小误差值，并记录下该位置，这样依次将图像一中的角点2，角点3一直到角点17都进行相减，即可得到两幅图像之间的最佳匹配点。
下面是两幅图像角点匹配的最佳坐标位置匹配点0 10 13 14 15 16 17 0 0 0 4 0 5 12 0 0 0误差值0 336 105 64 53 34 104 0 0 0 389 0 204 400 0 0 0 其中匹配点的值为0代表没有找到匹配点3.显示匹配点。
对已经找出的匹配点，在图像上进行显示，这样有利于人眼判断该算法是否匹配正确。
下面是第一次显示找到的匹配点（两幅图像中共有9个匹配点）下面是第二次显示找到的匹配点（比上一次少一个，判断依据是将误差值最大的点去除）从上面可以看出，14号点已经被删除，原因是该点的误差值最大下面是最后一次显示找到的匹配点只留下最后三个匹配点，如果少于三个匹配点，则很难进行两幅图像的合并，所以当只有留下三个匹配点的时候，程序退出。
2 实验结果实验一原始图像第一次匹配的结果实验二原始图像最后一次匹配的结果原始图像第一次匹配的结果最后一次匹配的结果原始图像第一次匹配的结果最后一次匹配的结果可以看出，利用该算法进行两幅图像匹配结果还算正确。
算法代码（用matlab语言写的）function test()% The test function gives an example of keypoint extraction using the % methods :% - Harris%% Example% =======% test();% Harris% import the first picture%img11 = imread('door1.jpg');%img11 = imread('gx21.jpg');%img11 = imread('woman1.jpg');%img1 = double(img11(:,:,1));img11 = imread('91.jpg');img1 = rgb2gray(img11);img1 = double(img1(:,:));pt1 = kp_harris(img1);%draw(img11,pt1,'Harris');% import the second picture%img21 = imread('door2.jpg');%img21 = imread('gx22.jpg');%img21 = imread('woman2.jpg');%img2 = double(img21(:,:,1));img21 = imread('92.jpg');img2 = rgb2gray(img21);img2 = double(img2(:,:));pt2 = kp_harris(img2);%draw(img21,pt2,'Harris');% match key points within two pictures.result = match(img1,pt1,img2,pt2);result(1,intersect(find(result(1,:) > 0),find(result(2,:) == 0))) = 0;%result%pause;while(length(find(result(1,:)>0)) > 3)resultdraw2(img11,img21,pt1,pt2,result);%find(result(1,:)>0)pause;[index index] = max(result(2,:));result(2,index(1)) = 0;%result(1,I(1)) = result(2,I(1)) = 0enddraw2(img11,img21,pt1,pt2,result);endfunction draw2(img1,img2,pt1,pt2,result)h = figure;%set(gcf,'outerposition',get(0,'screensize'));subplot(1,2,1);%hold on;imshow(img1);subplot(1,2,2);%hold on;imshow(img2);s = size(pt1,2);subplot(1,2,1);for i=1:size(pt1,1)rectangle('Position',[pt1(i,2)-s,pt1(i,1)-s,2*s,2*s],'Curvature',[00],'EdgeColor','b','LineWidth',2);%text(pt1(i,2)+3,pt1(i,1)+3,num2str(i),'BackgroundColor',[1 1 1]);%text(pt2(i,2),pt2(i,1),num2str(i));%plot(pt2(i,2),pt2(i,1));endsubplot(1,2,2);for i=1:size(pt2,1)rectangle('Position',[pt2(i,2)-s,pt2(i,1)-s,2*s,2*s],'Curvature',[00],'EdgeColor','b','LineWidth',2);end%result%size(pt1)%size(pt2)for i=1:size(result,2)if(result(1,i)~=0)subplot(1,2,1);text(pt1(result(1,i),2)+3,pt1(result(1,i),1)+3,num2str(i),'BackgroundColor',[1 1 1]);%result(1,i)%pt1(result(1,i),2)subplot(1,2,2);text(pt2(i,2)+3,pt2(i,1)+3,num2str(i),'BackgroundColor',[1 1 1]);endendendfunction result = match(img1,pt1,img2,pt2)%得到标定点周围的像素值regionValue1 = getRegionValue(img1,pt1);len1 = size(regionValue1,2);regionValue2 = getRegionValue(img2,pt2);len2 = size(regionValue2,2);%找出最佳匹配点result = zeros(2,len2);for i=1:len1B = regionValue1(:,i);%abs(regionValue2-B(:,ones(1,size(regionValue2,2))))%sum(abs(regionValue2-B(:,ones(1,size(regionValue2,2)))))[value,index] =sort(sum(abs(regionValue2-B(:,ones(1,size(regionValue2,2))))));%value(1)%index(1)%save index and valueif((result(1,index(1))==0)||(result(2,index(1))>value(1)))result(1,index(1))=i;result(2,index(1))=value(1);endendendfunction regionValue = getRegionValue(img,pt)len = size(pt,1);regionValue = zeros(8,len);maxX = size(img,1);maxY = size(img,2);for i=1:lenx = pt(i,1);y = pt(i,2);%1if(x-1<1||y-1<1)regionValue(1,i)=100;elseregionValue(1,i)=img(x,y)-img(x-1,y-1);end%2if(x-1<1)regionValue(2,i)=200;elseregionValue(2,i)=img(x,y)-img(x-1,y);end%3if(x-1<1||y+1>maxY)regionValue(3,i)=300;elseregionValue(3,i)=img(x,y)-img(x-1,y+1);end%4if(y+1>maxY)regionValue(4,i)=400;elseregionValue(4,i)=img(x,y)-img(x,y+1);end%5if(x+1>maxX||y+1>maxY)regionValue(5,i)=500;elseregionValue(5,i)=img(x,y)-img(x+1,y+1);end%6if(x+1>maxX)regionValue(6,i)=600;elseregionValue(6,i)=img(x,y)-img(x+1,y);end%7if(x+1>maxX||y-1<1)regionValue(7,i)=700;elseregionValue(7,i)=img(x,y)-img(x+1,y-1);end%8if(y-1<1)regionValue(8,i)=800;elseregionValue(8,i)=img(x,y)-img(x,y-1);endendendfunction points = kp_harris(im)% Extract keypoints using Harris algorithm (with an improvement% version)% INPUT% =====% im : the graylevel image%% OUTPUT% ======% points : the interest points extracted%% REFERENCES% ==========% C.G. Harris and M.J. Stephens. "A combined corner and edge detector", % Proceedings Fourth Alvey Vision Conference, Manchester.% pp 147-151, 1988.%% Alison Noble, "Descriptions of Image Surfaces", PhD thesis, Department % of Engineering Science, Oxford University 1989, p45.%% C. Schmid, R. Mohrand and C. Bauckhage, "d",% Int. Journal of Computer Vision, 37(2), 151-172, 2000.%% EXAMPLE% =======% points = kp_harris(im)% only luminance value%size(im)im = double(im(:,:,1));sigma = 1.5;% derivative maskss_D = 0.7*sigma;x = -round(3*s_D):round(3*s_D);dx = x .* exp(-x.*x/(2*s_D*s_D)) ./ (s_D*s_D*s_D*sqrt(2*pi));dy = dx';% image derivativesIx = conv2(im, dx, 'same');Iy = conv2(im, dy, 'same');% sum of the Auto-correlation matrixs_I = sigma;g = fspecial('gaussian',max(1,fix(6*s_I+1)), s_I);Ix2 = conv2(Ix.^2, g, 'same'); % Smoothed squared image derivativesIy2 = conv2(Iy.^2, g, 'same');Ixy = conv2(Ix.*Iy, g, 'same');% interest point responsecim = (Ix2.*Iy2 - Ixy.^2)./(Ix2 + Iy2 + eps);% find local maxima on 3x3 neighborgood[r,c,max_local] = findLocalMaximum(cim,3*s_I);% set threshold 1% of the maximum value%t = 0.01*max(max_local(:));t = 0.6*max(max_local(:)); %door.jpg%t = 0.48*max(max_local(:)); %sunflower.jpg% find local maxima greater than threshold[r,c] = find(max_local>=t);% build interest pointspoints = [r,c];endfunction [row,col,max_local] = findLocalMaximum(val,radius)% Determine the local maximum of a given value%%% INPUT% =====% val : the NxM matrix containing values% radius : the radius of the neighborhood%% OUTPUT% ======% row : the row position of the local maxima% col : the column position of the local maxima% max_local : the NxM matrix containing values of val on unique local maximum%% EXAMPLE% =======% [l,c,m] = findLocalMaximum(img,radius);% FIND UNIQUE LOCAL MAXIMA USING FILTERING (FAST)mask = fspecial('disk',radius)>0;nb = sum(mask(:));highest = ordfilt2(val, nb, mask);second_highest = ordfilt2(val, nb-1, mask);index = highest==val & highest~=second_highest; max_local = zeros(size(val));max_local(index) = val(index);[row,col] = find(index==1);end。