下载文档原格式
SIFT特征匹配与检索1.SIFT简介SIFT的英⽂全称叫Scale-invariant feature transform，也叫尺度不变特征变换算法，是由David Lowe 先提出的，也是过去⼗年中最成功的图像局部描述⼦之⼀。
SIFT 特征包括兴趣点检测器和描述⼦。
SIFT 描述⼦具有⾮常强稳健性，这在很⼤程度上也是 SIFT 特征能够成功和流⾏的主要原因。
⾃从 SIFT 特征的出现，许多其他本质上使⽤相同描述⼦的⽅法也相继出现。
现在，SIFT 描述符经常和许多不同的兴趣点检测器相结合使⽤（有些情况下是区域检测器），有时甚⾄在整幅图像上密集地使⽤。
SIFT 特征对于尺度、旋转和亮度都具有不变性，因此，它可以⽤于三维视⾓和噪声的可靠匹配。
SIFT算法的实质是：“不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的⽅向” ，SIFT所查找到的关键点是⼀些⼗分突出，不会因光照，仿射变换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。
2.SIFT算法的特点：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. 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。
3.四步分解SIFT算法3.1Lowe将SIFT算法分解为如下四步：①尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。
通过⾼斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
②关键点定位：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。
关键点的选择依据于它们的稳定程度。
③⽅向确定：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。
线性代数知识点总结线性代数知识点总结「篇一」第一章行列式知识点1：行列式、逆序数知识点2：余子式、代数余子式知识点3：行列式的性质知识点4：行列式按一行（列）展开公式知识点5：计算行列式的方法知识点6：克拉默法则第二章矩阵知识点7：矩阵的概念、线性运算及运算律知识点8：矩阵的乘法运算及运算律知识点9：计算方阵的幕知识点10：转置矩阵及运算律知识点11：伴随矩阵及其性质知识点12：逆矩阵及运算律知识点13：矩阵可逆的判断知识点14：方阵的行列式运算及特殊类型的矩阵的运算知识点15：矩阵方程的求解知识点16：初等变换的概念及其应用知识点17：初等方阵的概念知识点18：初等变换与初等方阵的关系知识点19：等价矩阵的概念与判断知识点20：矩阵的子式与最高阶非零子式知识点21：矩阵的秩的概念与判断知识点22：矩阵的秩的性质与定理知识点23：分块矩阵的概念与运算、特殊分块阵的运算知识点24：矩阵分块在解题中的技巧举例第三章向量知识点25：向量的概念及运算知识点26：向量的线性组合与线性表示知识点27：向量组之间的线性表示及等价知识点28：向量组线性相关与线性无关的概念知识点29：线性表示与线性相关性的关系知识点30：线性相关性的判别法知识点31：向量组的最大线性无关组和向量组的秩的概念知识点32：矩阵的秩与向量组的秩的关系知识点33：求向量组的最大无关组知识点34：有关向量组的定理的综合运用知识点35：内积的概念及性质知识点36：正交向量组、正交阵及其性质知识点37：向量组的正交规范化、施密特正交化方法知识点38：向量空间（数一）知识点39：基变换与过渡矩阵（数一）知识点40：基变换下的坐标变换（数一）第四章线性方程组知识点41：齐次线性方程组解的性质与结构知识点42：非齐次方程组解的性质及结构知识点43：非齐次线性线性方程组解的各种情形知识点44：用初等行变换求解线性方程组知识点45：线性方程组的公共解、同解知识点46：方程组、矩阵方程与矩阵的乘法运算的关系知识点47：方程组、矩阵与向量之间的联系及其解题技巧举例第五章矩阵的特征值与特征向量知识点48：特征值与特征向量的概念与性质知识点49：特征值和特征向量的求解知识点50：相似矩阵的概念及性质知识点51：矩阵的相似对角化知识点52：实对称矩阵的相似对角化。
第42卷第5期 激光杂志Vol.42,No.5 2021 年5 月 LASER JOURNAL M a y,2021大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法设计黄凯宁\郭有强、杨静2'蚌埠学院计算机工程学院，安徽蚌埠232000;2安徽理工大学数学与大数据学院，安徽淮南232001摘要：光流场图像匹配可以提高图像的质量，便于后继的光流场图像处理，而当前光流场图像匹配方法存在一些不足，如匹配耗时间长，错误率较高等，为了获得更优的光流场图像匹配结果，提出了大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法。
首先采集大量的光流场图像，并对图像预处理，消除干扰因素，从中提取边缘信息，幅 值特征，角度特征等特征向量，并引入大数据挖掘技术根据对提取到的特征向量进行光流场图像匹配，最后对比其它图像匹配方法。
实验结果表明，大数据挖掘技术的光流场图像匹配方法用时较短，提高光流场图像匹配效率，而且光流场图像匹配精度超过95%,大幅度减少了光流场图像匹配错误率，错误率仅为3%,具有广泛的应用范围。
关键词：大数据挖掘；边缘特征；光流场图像；图像方法设计；匹配效率中图分类号:TN29 文献标识码：A d o i：10. 14016/j. cnki.jgzz. 2021. 05. 107Design of image matching method of optical flow fieldbased on big data mining technologyH U A N G Kaining1,G U O Youqiang1，Y A N G Jing~1School o f Com puter E n g in eerin g,B engbu U niversity,B engbu A n h u iy232000,C hina；2 School o f M athem atics a n d B ig D a ta,A n h u i University o f Science &T echnology,H u a inan A n h u i,232001 ,C hinaAbstract：Image matching of optical flow f i e l d can improve the image quality and f a c i l i t a t e the subsequent image processing of optical flow field.However,there are some shortcomings in the current image matching methods of the optical flow field,such as long matching time and high error rate.In order t o obtain better image matching results of the optical flow field,an image matching method o f optical flow f i e l d based on big data mining technology i s proposed. Firstly,many optical flow f i e l d images are collected,and image preprocessing i s carried out t o eliminate interference factors,and feature vectors such as edge information,amplitude feature and angle feature are extracted from them.Big data mining technology i s then introduced t o match optical flow f i e l d images according t o the multi-extracted feature vectors.Finally,other image matching methods are compared.The experimental results show that the optical flow f i e l d image matching method of big data mining technology in this paper takes less time,improves the efficiency of optical flow f i e l d image matching,and the accuracy of optical flow f i e l d image matching i s more than95%.I t dramatically reduces the error rate of optical flow f i e l d image matching.The error rate i s only 3%and has a wide range of applications.Key words：big data mining；edge features；laser image；image method design；matching efficiency收稿日期:2020-10-26基金项目：国家自然科学基金项目（No.617020008);国家自然科学基金项目（No.61672001)作者简介:黄凯宁（ 1982-)，女，硕士，高级工程师，研究方向：数据挖掘，大数据收集和存储技术研究。
& Testing|监测检测同频无线电信号分离方法和E F IC A算法分离信号的仿真分析文I甘肃省无线电监测站刘金霞摘!^针对无线电r扰饩找中经常碰到的非法倍合法信频混合问题，介绍/同频f,分离的f l丨乂邱.论和主要兑法，j f对其中的E F I C A算法及改进E F I C A算法分离浞合信U的/i法进行仿a分析，比较改进前fil算法的分离忡能。
结果為明，改进的E H C A兑法可以效提高冏频浞合倍号的分离忡能，使得分离出的信号史接近源信号，有史好的应用前以。
关键无线电干扰饩找改进的E F I C A算法M频混合倍巧0引言随着无线电技术的飞速发展，各种无线电业务的应用 曰益广泛，查找无线电干扰的任务也越发艰巨。
在此过程 中，同频信号的分离也是无线电监测工作中一个十分重要 而又棘手的技术问题，需要在理论分析以及实践验证方法 方面进行探索，不断改善分离效果。
1同频信号分离综述1.1相关理论阵列信号处理是信号处理领域的一个重要分支，空间 谱估计和自适应空域滤波是其主要的两个研究方向。
空间 谱估计是信号在空间各个方向上的能量分布表现，若能得 到信号的空间谱，就能得到信号的入射方向，即波达方向(D i r e c t i o n o f A r r i v a l,D O A)。
因此，空间谱估计也 称为D O A估计。
自20世纪70年代幵始，空间谱估计方面涌现了大 量的研究成果。
尤其是70年代末期，提出了利用特征分 解的子空间类空间谱估计算法。
最具代表性的是美国的 S c h m i d t R o等人提出的多重信号分类算法（M u l t i p l eS i g n a l C l a s s i f i c a t i o n,M U S I C)和 P a u l r a j、R o y &K a i l a t h等提出的旋转不变信号技术参数估计研发(E s t i m a t i o n o f S i g n a l P a r a m e t e r s v i a R o t a t i o n a lI n v a r i a n c e T e c h n i q u e，E S P R )算法。
图像局部特征（一）--概述本文根据下面这篇文章，做下简单修改。
研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。
总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。
其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。
1. 局部特征点图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3?M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。
局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。
对于图像理解则不太适合。
而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。
全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。
相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。
而斑点与角点是两类局部特征点。
斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。
它是一个区域，所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。
而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。
2. 斑点检测原理与举例2.1 LoG与DoH斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。
LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。
因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。
DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵：H(L)=[L?xx?L?xy?L?xy?L?yy?]?H(L)=[LxxLxyLxyLyy]以及它的行列式的值DoH(Determinant of Hessian):det=σ?4?(L?xx?(x,y,σ)L?yy?(x,y,σ)?L?2?xy?(x,y,σ))?de t=σ4(Lxx(x,y,σ)Lyy(x,y,σ)?Lxy2(x,y,σ))Hessian矩阵行列式的值，同样也反映了图像局部的结构信息。
与LoG相比，DoH对图像中的细长结构的斑点有较好的抑制作用。
无论是LoG还是DoH，它们对图像中的斑点进行检测，其步骤都可以分为以下两步：1）使用不同的σ?σ生成(?2?g?x?2?+?2?g?y?2?)?(?2g?x2+?2g?y2)或?2?g?x?2?,?2?g?y?2?,?2?g?x?y?2g?x2,?2g?y2,?2g?x?y模板，并对图像进行卷积运算；2）在图像的位置空间与尺度空间中搜索LoG与DoH响应的峰值。
2004年，Lowe提高了高效的尺度不变特征变换算法（SIFT）,利用原始图像与高斯核的卷积来建立尺度空间，并在高斯差分空间金字塔上提取出尺度不变性的特征点。
该算法具有一定的仿射不变性，视角不变性，旋转不变性和光照不变性，所以在图像特征提高方面得到了最广泛的应用。
该算法大概可以归纳为三步：1）高斯差分金字塔的构建；2）特征点的搜索；3）特征描述。
在第一步中，它用组与层的结构构建了一个具有线性关系的金字塔结构，让我们可以在连续的高斯核尺度上查找特征点。
它比LoG高明的地方在于，它用一阶高斯差分来近似高斯的拉普拉斯核，大大减少了运算量。
在第二步的特征点搜索中，主要的关键步骤是极值点的插值，因为在离散的空间中，局部极值点可能并不是真正意义上的极值点，真正的极植点可以落在了离散点的缝隙中。
所以要对这些缝隙位置进行插值，然后再求极值点的坐标位置。
第二步中另一关键环节是删除边缘效应的点，因为只忽略那些DoG 响应不够的点是不够的，DoG的值会受到边缘的影响，那些边缘上的点，虽然不是斑点，但是它的DoG响应也很强。
所以我们要把这部分点删除。
我们利用横跨边缘的地方，在沿边缘方向与垂直边缘方向表现出极大与极小的主曲率这一特性。
所以通过计算特征点处主曲率的比值即可以区分其是否在边缘上。
这一点在理解上可以参见Harris 角点的求法。
最后一步，即为特征点的特征描述。
特征点的方向的求法是需要对特征点邻域内的点的梯度方向进行直方图统计，选取直方图中比重最大的方向为特征点的主方向，还可以选择一个辅方向。
在计算特征矢量时，需要对局部图像进行沿主方向旋转，然后再进邻域内的梯度直方图统计（4x4x8）。
2006年，Bay和Ess等人基于SIFT算法的思路，提出了加速鲁棒特征（SURF）,该算法主要针对于SIFT算法速度太慢，计算量大的缺点，使用了近似Harr小波方法来提取特征点，这种方法就是基于Hessian行列式（DoH）的斑点特征检测方法。
通过在不同的尺度上利用积分图像可以有效地计算出近似Harr小波值，简化了二阶微分模板的构建，搞高了尺度空间的特征检测的效率。
SURF算法在积分图像上使用了盒子滤波器对二阶微分模板进行了简化，从而构建了Hessian矩阵元素值，进而缩短了特征提取的时间，提高了效率。
其中SURF算法在每个尺度上对每个像素点进行检测，其近似构建的Hessian矩阵及其行列式的值分另为：H?approx?=[D?xx?(σ)D?xy?(σ)?D?xy?(σ)D?yy?(σ)?]?Happr ox=[Dxx(σ)Dxy(σ)Dxy(σ)Dyy(σ)]c(x,y,σ)=D?xx?D?yy?(0.9D?xy?)?2?c(x,y,σ)=DxxDyy?(0.9Dx y)2其中D?xx?,D?xy?Dxx,Dxy和D?yy?Dyy为利用盒子滤波器获得的近似卷积值。
如果c(x,y,σ)?c(x,y,σ)大于设置的门限值，则判定该像素点为关键字。
然后与SIFT算法近似，在以关键点为中心的3×3×3?3×3×3像素邻域内进行非极大值抑制，最后通过对斑点特征进行插值运算，完成了SURF特征点的精确定位。
而SURF特征点的描述，则也是充分利用了积分图，用两个方向上的Harr小波模板来计算梯度，然后用一个扇形对邻域内点的梯度方向进行统计，求得特征点的主方向。
3. 角点检测的原理与举例角点检测的方法也是极多的，其中具有代表性的算法是Harris算法与FAST算法。
这两个算法我都有专门写过博文来描述其算法原理。
Harris角点和FAST特征点检测。
3.1 Harris角点特征提取Harris角点检测是一种基于图像灰度的一阶导数矩阵检测方法。
检测器的主要思想是局部自相似性-自相关性，即在某个局部窗口内图像块与在各个方向微小移动后的窗口内图像块的相似性。
在像素点的邻域内，导数矩阵描述了数据信号的变化情况。
假设在像素点邻域内任意方向上移动块区域，若强度发生了剧烈变化，则变化处的像素点为角点。
定义2×2?2×2的Harris矩阵为：A(x)=∑?x,y?ω(x,y)[C?2?x?(x)C?x?C?y?(x)?C?x?C?y?(x)C?2? y?(x)?]=[ab?bc?]?A(x)=∑x,yω(x,y)[Cx2(x)CxCy(x)CxCy(x)Cy2( x)]=[abbc]其中，C?x?Cx和C?y?Cy分别为点x=(x,y)?x=(x,y)在x?x和y?y 方向上的强度信息的一阶导数，ω(x,y)?ω(x,y)为对应位置的权重。
通过计算Harris矩阵的角点响应值D来判断是否为角点。
其计算公式为：D=detA?m(traceA)?2?=(ac?b)?2?m(a+c)?2?D=detA?m(traceA)2= (ac?b)2?m(a+c)2其中，det和trace为行列式和迹的操作符，m?m是取值为0.04~0.06的常数。
当角点响应值大于设置的门限，且为该点邻域内的局部最大值时，则把该点当作角点。
3.2 FAST角点特征提取基于加速分割测试的FAST算法可以快速地提取出角点特征。
该算法判断一个候选点p?p是否为角点，依据的是在一个像素点p?p为圆心，半径为3个像素的离散化Bresenllam圆周上，在给定阈值t?t 的条件下，如果在圆周上有n?n个连续的像素灰度值大于I(p)+t?I(p)+t或小于I(p)?t?I(p)?t。
针对于上面的定义，我们可以用快速的方法来完成检测，而不用把圆周上的所有点都比较一遍。
首先比较上下左右四个点的像素值关系，至少要有3个点的像素灰度值大于I(p)+t?I(p)+t或小于I(p)?t?I(p)?t，则p?p为候选点，然后再进一步进行完整的判断。
为了加快算法的检测速度，可以使用机器学习ID3贪心算法来构建决策树。
这里需要说明的是，在2010年Elmar和Gregory等人提出了自适应通用加速分割检测（AGAST）算法，通过把FAST算法中ID3决策树改造为二叉树，并能够根据当前处理的图像信息动态且高效地分配决策树，提高了算法的运算速度。
4. 二进制字符串特征描述子可以注意到在两种角点检测算法里，我们并没有像SIFT或SURF 那样提到特征点的描述问题。
事实上，特征点一旦检测出来，无论是斑点还是角点描述方法都是一样的，可以选用你认为最有效的特征描述子。
特征描述是实现图像匹配与图像搜索必不可少的步骤。
到目前为止，人们研究了各种各样的特征描述子，比较有代表性的就是浮点型特征描述子和二进帽字符串特征描述子。
像SIFT与SURF算法里的，用梯度统计直方图来描述的描述子都属于浮点型特征描述子。
但它们计算起来，算法复杂，效率较低，所以后来就出现了许多新型的特征描述算法，如BRIEF。
后来很多二进制串描述子ORB，BRISK，FREAK等都是在它上面的基础上的改进。
4.1 BRIEF算法BRJEF算法的主要思想是：在特征点周围邻域内选取若干个像素点对，通过对这些点对的灰度值比较，将比较的结果组合成一个二进制串字符串用来描述特征点。
最后，使用汉明距离来计算在特征描述子是否匹配。
4.2 BRISK算法BRISK算法在特征点检测部分没有选用FAST特征点检测，而是选用了稳定性更强的AGAST算法。
在特征描述子的构建中，BRISK算法通过利用简单的像素灰度值比较，进而得到一个级联的二进制比特串来描述每个特征点，这一点上原理与BRIEF是一致的。
BRISK算法里采用了邻域采样模式，即以特征点为圆心，构建多个不同半径的离散化Bresenham同心圆，然后再每一个同心圆上获得具有相同间距的N 个采样点。
由于这种邻域采样模式在采样时会产生图像灰度混叠的影响，所以BRISK算法首先对图像进行了高斯平滑图像。
