下载文档原格式
SIFT算法的介绍和应用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种用于图像特征提取和匹配的算法，由David Lowe于1999年首次提出。
SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，能够在不同尺度和旋转角度下检测并描述图像中的局部特征。
因此，SIFT算法在计算机视觉领域广泛应用于图像拼接、目标识别、图像检索、三维重建等任务。
尺度空间极值点检测是SIFT算法的关键步骤之一、该步骤通过在不同的尺度下使用高斯差分金字塔来检测图像中的关键点。
SIFT算法使用了DoG（Difference of Gaussians）来近似尺度空间的Laplacian of Gaussian（LoG）金字塔。
通过对高斯金字塔中不同尺度上的图像之间进行差分操作，我们可以得到一组差分图像。
SIFT算法通过在这些差分图像中找到局部最小值和最大值，来检测图像中的关键点。
关键点精确定位是SIFT算法的另一个重要步骤。
在粗略检测到的关键点位置附近，SIFT算法利用高斯曲率空间来精确定位关键点。
具体做法是，在检测到的关键点位置处通过Taylor展开近似曲线，并通过求解偏导数为零的方程来计算关键点的位置。
方向分配是SIFT算法的下一个步骤。
该步骤用于给每个关键点分配一个主方向，以增强特征的旋转不变性。
SIFT算法在关键点周围的像素中计算梯度幅值和方向，然后生成一个梯度方向直方图。
直方图中最大的值对应于关键点的主方向。
特征描述是SIFT算法的另一个核心步骤。
在这个步骤中，SIFT算法根据关键点周围的梯度方向直方图构建一个128维的特征向量，该特征向量描述了关键点的局部特征。
具体做法是，将关键点附近的像素划分为若干个子区域，并计算每个子区域内的梯度幅值和方向，然后将这些信息组合成一个128维的向量。
特征匹配是SIFT算法的最后一步。
在这个步骤中，SIFT算法通过比较特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配。
SIFT算法详解及应用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种图像处理算法，它能够在不同尺度、旋转、光照条件下进行特征点匹配。
SIFT算法是计算机视觉领域的一个重要算法，广泛应用于目标识别、图像拼接、图像检索等方面。
首先，尺度空间极值检测是指在不同尺度上检测图像中的极值点，即图像中的局部最大值或最小值。
这样可以使特征点能够对应不同尺度的目标，使算法对尺度变化有鲁棒性。
为了实现这一步骤，SIFT算法使用了高斯差分金字塔来检测尺度空间中的极值点。
接下来是关键点定位，即确定在尺度空间极值点的位置以及对应的尺度。
SIFT算法通过比较每个极值点与其周围点的响应值大小来判断其是否为关键点。
同时，为了提高关键点的稳定性和准确性，算法还会对关键点位置进行亚像素精确化。
然后是关键点方向的确定，即为每个关键点分配一个主方向。
SIFT算法使用图像梯度方向的直方图来确定关键点的方向。
这样可以使得特征描述子具有旋转不变性，使算法在目标旋转的情况下仍能进行匹配。
最后是关键点的描述。
SIFT算法使用局部图像的梯度信息来描述关键点，即构建关键点的特征向量。
特征向量的构建过程主要包括将关键点周围的图像划分为若干个子区域，计算每个子区域的梯度直方图，并将所有子区域的直方图拼接成一个特征向量。
这样可以使得特征向量具有局部不变性和对光照变化的鲁棒性。
SIFT算法的应用非常广泛。
首先，在目标识别领域，SIFT算法能够检测和匹配图像中的关键点，从而实现目标的识别和定位。
其次，在图像拼接方面，SIFT算法能够提取图像中的特征点，并通过匹配这些特征点来完成图像的拼接。
此外，SIFT算法还可以应用于图像检索、三维重建、行人检测等领域。
总结起来，SIFT算法是一种具有尺度不变性和旋转不变性的图像处理算法。
它通过提取图像中的关键点，并构建关键点的描述子，实现了对不同尺度、旋转、光照条件下的目标识别和图像匹配。
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》。
尺度不变特征变换算法一、前言尺度不变特征变换算法（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种用于图像处理和计算机视觉的算法，由David Lowe于1999年提出。
SIFT算法可以在不同尺度和旋转下找到图像中的关键点，并提取出这些关键点的局部特征描述符，从而实现对图像的匹配、识别等任务。
二、SIFT算法原理1. 尺度空间构建SIFT算法首先通过高斯滤波器构建尺度空间，以便在不同尺度下检测图像中的关键点。
高斯滤波器可以模拟人眼对图像的模糊效果，使得在不同尺度下能够检测到具有相似形状但大小不同的物体。
2. 关键点检测在构建好尺度空间后，SIFT算法通过DoG（差分高斯）金字塔来寻找关键点。
DoG金字塔是由相邻两层高斯金字塔之差得到的，它可以有效地检测出具有不同尺度和方向的局部极值点。
3. 方向分配为了使得特征描述子具有旋转不变性，在确定关键点位置后，SIFT算法还需要计算每个关键点的主方向。
它通过计算关键点周围像素的梯度方向直方图来确定主方向，从而使得特征描述子能够在不同角度下进行匹配。
4. 特征描述在确定了关键点位置和主方向之后，SIFT算法通过计算关键点周围像素的梯度幅值和方向来生成特征描述子。
这个过程中，SIFT算法使用了一个16×16的窗口，并将其分成4×4个小窗口，在每个小窗口中计算8个梯度方向的直方图，最终生成一个128维的特征向量。
5. 特征匹配在提取出两幅图像中所有关键点的特征描述子后，SIFT算法采用欧氏距离来计算两个特征向量之间的相似度，并使用比率测试来判断是否为匹配点。
如果两个特征向量之间的距离小于一定阈值，并且与次近邻之间距离比例大于一定比例，则认为是匹配点。
三、SIFT算法优缺点1. 优点：（1）尺度不变性：SIFT算法可以在不同尺度下检测到具有相似形状但大小不同的物体；（2）旋转不变性：SIFT算法可以计算每个关键点的主方向，从而使得特征描述子能够在不同角度下进行匹配；（3）鲁棒性：SIFT算法对于光照、视角、噪声等因素有较好的鲁棒性。
SIFT特征匹配处理⼀、SIFT算法特征原理SIFT即尺度不变特征转换，它⽤来检测图像的局部性特征，在空间尺度中寻找极值点，提取这点的位置、尺度、旋转不变量。
这些关键点是⼀些⼗分突出，不会因光照和噪⾳等因素⽽变化的点，如⾓点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等，所以与影像的⼤⼩和旋转⽆关，对光线、噪声、视⾓改变的容忍度也很⾼。
SIFT特征检测有四步：1.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选择不变的兴趣点。
2.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。
3.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。
4.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。
⼆、SIFT特征匹配处理 对两张图⽚进⾏SIFT特征匹配处理 1.两张差异较⼤的集美⼤学尚⼤楼 原图: 图1 图2 SIFT特征匹配： 图3 2. 两张差异较⼩的集美⼤学尚⼤楼 原图： 图4 图5 SIFT特征匹配：代码：1import io2from PIL import Image, ImageTk3import tkinter as tk45import cv26import numpy as np7 MIN_MATCH_COUNT = 489 img1 = cv2.imread("C:/Users/w/PycharmProjects/sift/picture/1.jpg")10 img2 = cv2.imread("C:/Users/w/PycharmProjects/sift/picture/16.jpg")11 g1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)12 g2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)13 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()14 match = cv2.FlannBasedMatcher(dict(algorithm =2, trees =1), {})15 kp1, de1 = sift.detectAndCompute(g1,None)16 kp2, de2 = sift.detectAndCompute(g2,None)17 m = match.knnMatch(de1, de2, 2)18 m = sorted(m,key = lambda x:x[0].distance)19 ok = [m1 for (m1, m2) in m if m1.distance < 0.7 * m2.distance]20 med = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, ok, None)2122 cv2.imwrite("C:/Users/w/PycharmProjects/sift/picture/b.jpg", med)23#24# cv2.imshow("0", med)25# cv2.waitKey()26# cv2.destroyAllWindows()272829def resize(w, h, w_box, h_box, pil_image):30 f1 = 1.0 * w_box / w # 1.0 forces float division in Python231 f2 = 1.0 * h_box / h32 factor = min([f1, f2])33 width = int(w * factor)34 height = int(h * factor)35return pil_image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS)3637 root = ()38# size of image display box you want39# 期望图像显⽰的⼤⼩40 w_box = 80041 h_box = 10004243# 以⼀个PIL图像对象打开44 pil_image = Image.open(r'C:/Users/w/PycharmProjects/sift/picture/b.jpg')4546# get the size of the image47# 获取图像的原始⼤⼩48 w, h = pil_image.size4950# resize the image so it retains its aspect ration51# but fits into the specified display box52# 缩放图像让它保持⽐例，同时限制在⼀个矩形框范围内53 pil_image_resized = resize(w, h, w_box, h_box, pil_image)5455# convert PIL image object to Tkinter PhotoImage object56# 把PIL图像对象转变为Tkinter的PhotoImage对象57 tk_image = ImageTk.PhotoImage(pil_image_resized)5859# put the image on a widget the size of the specified display box60# Label: 这个⼩⼯具，就是个显⽰框，⼩窗⼝，把图像⼤⼩显⽰到指定的显⽰框61 label = bel(root, image=tk_image, width=w_box, height=h_box)62# padx,pady是图像与窗⼝边缘的距离63 label.pack(padx=5, pady=5)64 root.mainloop()SIFT Code三、SIFT和Harris特征匹配处理的对⽐ 例如，下图是福建省厦门市集美⼤学的尚⼤楼的图⽚：⽤sift算法和Harris算法找到关键点并绘制关键点： SIFT 算法 Harris 算法SIFT 代码：1 import cv22 import numpy as np34 img = cv2.imread('C:/Users/w/PycharmProjects/untitled2/11.jpg')5 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)6 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()78 kp = sift.detect(gray, None) # 找到关键点910 img = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) # 绘制关键点1112 cv2.imshow('sp', img)13 cv2.waitKey(0)SIFT CodeHarris 代码：1 import cv22 import numpy as np34 filename = 'C:/Users/w/PycharmProjects/sift/picture/11.jpg'56 img = cv2.imread(filename)7 gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)8 gray = np.float32(gray)9 #图像转换为float3210 dst = cv2.cornerHarris(gray,2,3,0.04)11 #result is dilated for marking the corners, not important12 dst = cv2.dilate(dst,None)#图像膨胀13 # Threshold for an optimal value, it may vary depending on the image.14 #print(dst)15 #img[dst>0.00000001*dst.max()]=[0,0,255] #可以试试这个参数，⾓点被标记的多余了⼀些16 img[dst>0.01*dst.max()]=[0,0,255]#⾓点位置⽤红⾊标记17 #这⾥的打分值以⼤于0.01×dst 中最⼤值为边界1819 cv2.imshow('dst',img)20 if cv2.waitKey(0) & 0xff == 27:21 cv2.destroyAllWindows()Harris Code SIFT 特征检测：SIFT 从理论上说是⼀种相似不变量，即对图像尺度变化和旋转是不变量。
SIFT特征提取与匹配原理的深入解析一、引言在图像处理和计算机视觉领域，尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种被广泛应用的算法。
SIFT特征提取与匹配原理是图像处理中的重要一环，对于图像识别、图像配准、3D建模、物体跟踪等应用具有重要意义。
本文将深入解析SIFT特征提取与匹配原理，包括其基本概念、算法流程、优缺点以及应用场景。
二、SIFT特征提取原理1. 尺度空间极值检测SIFT算法首先通过构建尺度空间，在不同尺度下搜索所有可能的特征点。
这个过程是通过高斯差分（Difference of Gaussians，DoG）来实现的，它可以有效地检测出图像中的局部极值点，这些点具有尺度不变性，即无论图像被放大或缩小，这些点都能被检测到。
2. 特征点定位在检测到局部极值点后，SIFT算法会进行精确的定位。
这个过程包括去除低对比度的点和边缘点，因为这些点不稳定且对噪声敏感。
通过拟合三维二次函数来精确确定特征点的位置和尺度。
3. 方向分配为了使描述符具有旋转不变性，SIFT算法会为每个特征点分配一个主方向。
这是通过计算特征点周围像素的梯度方向和大小来实现的。
主方向是通过直方图统计梯度方向并找到最大的峰值来确定的。
4. 描述符生成最后，SIFT算法会生成一个描述符，用于描述特征点周围的图像信息。
描述符是通过将特征点周围的区域划分为4x4的子区域，并计算每个子区域的梯度方向和大小直方图来生成的。
描述符是一个128维的向量，具有对尺度、旋转和光照变化的不变性。
三、SIFT特征匹配原理在生成了SIFT描述符后，就可以进行特征匹配了。
这个过程是通过计算两个描述符之间的欧氏距离来实现的。
距离越小，表示两个特征点越相似。
为了提高效率，通常会使用K-D树等数据结构来加速匹配过程。
此外，还可以使用RANSAC等算法来消除误匹配，提高匹配的准确性。
四、优缺点分析SIFT算法的优点主要体现在以下几个方面：1. 尺度、旋转和光照不变性：SIFT描述符具有对尺度、旋转和光照变化的不变性，这使得它在各种场景下都能取得较好的效果。
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。
