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域不变特征
区域不变特征，又称作区域固有特征，是指研究对象所承担空间差异特征的密集属性。
这种特征来自静态的空间实体的结构特征和地质环境的影响和关系，持续不变而又作用巨大，它具有较强的决定性和指示性，它确定了一个空间体系的价值和意义，不同地貌过程
发育形成的地貌景观也成为空间体系的一个重要组成部分，其定义空间体系的空间结构，
深刻影响着各类功能空间的格局及它们的发展和演变，特征变化的范围大而深刻。
区域不
变特征由整体性、彻底性和稳定可靠性存在于某范围内的地貌结构特征和空间形态特征三
大类构成。
这些特征是区域生态系统因其发展过程中建立的特殊地理模式，是研究区域环
境和人地发展关系的重要基础和工具。
区域不变特征是区域特点所在，而优化开发也应针对这些空间实体而进行，延续原有
的特征，但开发时需认识到人类的发展活动及其影响的空间特征。
做好这一工作，不仅有
助于我们了解地带的发展历史，还能及时纠正工程开发过程中的不当做法，如由于过度挖
掘或破坏的地貌加速植被变化等，为研究和管理提供依据。
因此，把握区域不变特征，以
保护发展好的空间环境，是建设和维护山区生态平衡，调整植被结构和功能，实现山区社
会可持续发展的重要着力点之一。
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。
图像局部不变特征及应用研究图像局部不变特征由于具有平移、旋转、尺度、光照及视点变换的不变性，已成为计算机视觉领域中的关键技术，在国内外都是研究热点。
本文深入分析了尺度空间理论，研究了几个局部不变特征的经典算法，针对算法中存在的问题作了相应的改进并应用在图像匹配、配准和识别等领域，获得了较好的效果。
首先，研究了尺度空间的发展历史及数学理论基础，分析了高斯尺度空间的性质，揭示了局部不变特征部分不变性的来源。
通过分析尺度空间中一维信号的尺度检测机制，得到尺度选择的一般过程，并验证了使用尺度空间作为局部不变特征的数据表示方式的优势，明确了尺度空间中的尺度正规化的作用和意义，简单介绍了斑点检测的基础算子，为后续章节提供了理论基础。
然后，研究了SIFT算法，针对SIFT检测算子过程复杂及特征描述符维度过高的问题，提出了基于相似性度量优化的SIFT快速匹配方法。
在特征向量匹配过程中用棋盘距离和街区距离的线性组合代替欧式距离进行图像匹配，以减少相似性度量计算过程的时间复杂度。
实验证明，采用新的相似性度量获得的特征点数和特征点对都没改变，但减少了匹配过程的时间开销，有效的提高了匹配的时间效率。
接着，研究了SURF 算法，针对算法在特征匹配过程采用BBF特征点搜索存在回溯时间长，精度受损的问题，提出采用随机K-D树算法进行搜索。
然后采用RANSAC算法剔除误匹配点对，最后根据余下的匹配点对估计出两幅图像间的空间几何变换参数，完成配准。
实验证明，该算法保证搜索精度的前提下，提高了搜索的速度，是一种快速鲁棒的图像配准方法。
最后，研究了Gabor小波变换，利用其优良的空间局部性、空间频率及方向选择性等，捕获人脸图像在不同频率、不同方向的局部显著特征并应用在人脸识别中。
针对Gabor变换特征维数过高引起的存储空间大识别过程耗时的问题，提出将分块的思想用在2DPCA中对Gabor特征降维，并保留了图像特征的二维信息。
最后在ORL与JAFFE人脸图像测试数据库上验证，证明采用此种方法能取得较好的人脸识别结果。
计算机视觉中的光照不变特征提取研究1. 引言近年来，计算机视觉在各个领域取得了巨大的进展，其中光照不变特征提取是计算机视觉中一个非常重要并具有挑战性的问题。
光照是指物体表面受到的光的照射情况，不同光照条件下拍摄到的图像会受到光照的影响，导致物体的外观发生改变。
光照不变特征提取旨在从不同光照条件下的图像中提取出能够保持不变的特征，以便进行目标识别、图像分类和图像检索等任务。
2. 光照不变特征提取方法2.1 颜色空间转换光照的影响主要表现在颜色的变化上，因此通过将图像从RGB颜色空间转换到其他颜色空间可以减弱光照的影响，比如将RGB图像转换为灰度图像、HSV颜色空间或者LAB颜色空间等。
其中，HSV颜色空间的亮度分量不受光照影响，因此适用于光照不变特征提取。
2.2 纹理特征提取纹理是图像中物体的微小细节，能够提供物体的表面特性信息，同时具备一定的光照不变性。
常用的纹理特征提取方法有Gabor滤波器和局部二值模式（LBP）等。
Gabor滤波器可以提取物体的纹理信息，并且在一定程度上具有一定的光照不变性。
而LBP特征则通过比较像素点与其邻域像素点的关系，提取纹理特征。
2.3 形状特征提取形状是物体的几何属性，与光照无关。
因此，通过提取物体的形状特征可以获得光照不变的描述。
常用的形状特征提取方法有边缘检测、角点检测和轮廓特征等。
边缘检测方法通过检测图像中的边缘来提取物体的形状特征，角点检测则可以提取出图像中的角点位置，轮廓特征则是描述物体外轮廓的特征。
2.4 光照归一化光照归一化方法通过对图像进行光照补偿或去除光照影响，以实现光照不变特征提取。
常用的光照归一化方法有直方图均衡化、高斯金字塔和多尺度Retinex等。
直方图均衡化通过将图像的直方图拉伸到整个灰度范围内，使得图像具有更好的对比度。
高斯金字塔通过对图像进行多次降采样和上采样，以减少光照的影响。
多尺度Retinex则是一种基于图像亮度的光照归一化方法，可以对图像进行亮度补偿。
SIFT特征分析与源码解读分类：机器视觉与模式识别2013-11-19 22:28 10人阅读评论(0) 收藏举报目录(?)[+] SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：算法描述SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。
整个算法分为以下几个部分：1. 构建尺度空间这是一个初始化操作，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：其中G(x,y,σ) 是尺度可变高斯函数（x，y）是空间坐标，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。
下图所示不同σ下图像尺度空间：关于尺度空间的理解说明：2kσ中的2是必须的，尺度空间是连续的。
在 Lowe的论文中，将第0层的初始尺度定为1.6（最模糊），图片的初始尺度定为0.5（最清晰）. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息，所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍，以保留原始图像信息，增加特征点数量。
尺度越大图像越模糊。
图像金字塔的建立：对于一幅图像I,建立其在不同尺度(scale)的图像，也成为子八度（octave），这是为了scale-invariant，也就是在任何尺度都能够有对应的特征点，第一个子八度的scale为原图大小，后面每个octave为上一个octave降采样的结果，即原图的1/4（长宽分别减半），构成下一个子八度（高一层金字塔）。
sift(尺度不变特征变换)的原理尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）是一种用于图像处理和计算机视觉领域的特征提取算法，由David Lowe在1999年首次提出。
与其他特征提取算法相比，SIFT具有尺度不变性、旋转不变性、光照不变性和局部性等特点，因此在许多应用领域中得到了广泛应用，如物体识别、图像匹配和三维重建等。
SIFT算法主要包括四个关键步骤：尺度空间极值点检测、关键点定位、关键点方向分配和局部特征描述。
第一步，尺度空间极值点检测。
图像中的一个关键点应该能在不同尺度的图像中被检测到。
为了实现尺度不变性，SIFT算法采用高斯差分函数（Difference of Gaussian, DoG）来检测尺度空间中的极值点。
高斯差分图像是通过两个不同尺度的高斯模糊图像相减得到的。
在不同的尺度和位置上，对差分图像进行非极大值抑制和阈值处理，得到稳定的关键点。
第二步，关键点定位。
在每个尺度空间中检测到的极值点需要进行精确定位，以提取具有稳定性和鲁棒性的关键点。
SIFT算法引入了尺度空间的二阶偏导数来计算关键点的位置和尺度。
通过建立高斯金字塔，利用图像的不同分辨率，通过差分图像计算尺度。
然后，在关键点周围的邻域内，通过二阶偏导数来确定关键点的位置。
第三步，关键点方向分配。
为了使计算机具有旋转不变性，SIFT算法需要为每个关键点分配一个主方向。
在关键点周围的邻域内，计算梯度幅值和方向，构建梯度直方图。
然后，在梯度直方图中寻找主方向，选取梯度幅值最大的方向作为关键点的主方向。
第四步，局部特征描述。
SIFT算法通过关键点的局部邻域计算局部特征描述子，以实现光照不变性和局部性。
在关键点周围的邻域内，通过建立一个统一的坐标系，将关键点归一化为固定大小的邻域。
然后，在归一化的邻域内计算梯度幅值和方向。
为了增强鲁棒性，SIFT采用了高斯加权窗口来抑制噪声和光照变化的影响。
图像局部不变特征提取技术研究及其应用共3篇图像局部不变特征提取技术研究及其应用1随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理在各个领域得到了广泛的应用。
其中，图像局部不变特征提取技术作为一种重要的图像处理技术，在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。
一、图像局部不变特征提取技术的研究背景早期，图像处理主要采用直接的像素处理方法，这种方法在图像取样、摄像头拍摄的场景变化以及光照变化时效果较差。
因此，出现了局部不变特征提取技术。
局部不变特征提取技术是在对图像进行处理时，提取图像的局部特征点，具有旋转、尺度和光照不变性等特点，能够更加准确地描述图像，提高图像的识别准确率。
二、图像局部不变特征提取技术的原理图像局部不变特征提取技术主要基于图像中的SIFT算法（尺度不变特征变换）和SURF算法（加速稳健特征）进行的。
SIFT算法通过尺度空间的响应函数探测关键点，并将关键点与图像中的其他点区分开来。
同时，通过高斯差分算法，计算图像中每一个关键点的方向和尺度不变特征。
SURF算法是对SIFT算法的改进，它采用了一种更高效的方法，通过使用Haar小波转换，实现区域内的特征点提取，获得更快的处理速度。
三、图像局部不变特征提取技术的应用1、目标识别局部不变特征提取技术可以帮助计算机在同一类别的目标中区分不同的对象，从而实现目标的自动识别。
例如，在工作中常常需要对机器人进行自主导航并区分不同的目标物体，这时就可以使用局部不变特征提取技术。
2、数字水印局部不变特征提取技术还可以用于数字水印的嵌入和提取。
数字水印可以在图像中嵌入一些无形的信息，例如数字签名、版权证书等等。
这些信息可以被用于图像的鉴别和溯源，避免图像被非法使用。
3、视频监控在视频监控方面，局部不变特征提取技术可以帮助监控系统自动识别视频中的关键物体、人员等，从而实现监控目标的快速跟踪和分析。
四、局部不变特征提取技术的局限性在使用局部不变特征提取技术时，由于每个图像的特征不同，可能存在某些不适用的场景。
在数学中，特别是在线性代数和信号处理领域，旋转不变特征（Rotation Invariant Features）是指那些在对象旋转时保持不变的特征。
这些特征对于图像识别、模式识别和计算机视觉等应用至关重要，因为它们允许算法识别或分类对象，即使这些对象的方向发生了变化。
一些常见的旋转不变特征包括：
1. 矩（Moments）：尤其是中心矩，是图像强度分布的统计度量，它们对平移和旋转不变。
2. 傅里叶描述符（Fourier Descriptors）：通过对图像进行傅里叶变换，可以得到频域表示，其中相位信息通常被丢弃，只保留模长信息。
由于傅里叶变换是对旋转不变的，因此模长谱可以提供旋转不变特征。
3. 胡Moments（Hu Moments）：这些是由中心矩衍生出来的，通过对中心矩进行特定的数学运算得到的，它们具有良好的旋转不变性和尺度不变性。
4. 自相关函数（Autocorrelation Function）：自相关函数描述了图像与其自身在不同位移下的相似程度，它对于旋转是不变的。
5. 局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）：LBP是一种简单有效的纹理描述子，它对光照变化不敏感，并且在旋转时具有一定的不变性。
6. 直方图：虽然标准直方图不是完全旋转不变的，但可以通过计算方向直方图或累积直方图来获得旋转不变性。
7. 深度学习特征：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以学习到在旋转下保持不变的高级特征表示。
这些特征可以单独使用，也可以组合使用，以提高识别的鲁棒性和准确性。
在实际应用中，选择哪种旋转不变特征通常取决于特定任务的需求、所处理的数据类型以及计算资源的限制。
图像局部不变特征提取研究的开题报告一、选题背景与意义图像局部不变特征提取是计算机视觉领域一个重要的研究课题。
在实际应用中，往往需要对图像进行检索、分类等操作。
而对于原始图像来说，其特征较为单一，无法提供足够的信息以满足复杂的操作需求。
因此，需要在图像中提取出一些具有代表性、能够反映图像内容的特征。
局部不变特征是指不受图像变形和旋转影响的图像局部特征。
局部不变特征提取技术主要有SIFT、SURF和ORB等。
本研究旨在深入探究图像局部不变特征提取技术，探索提高其特征描述能力的方法并将其应用于实际场景中，提高计算机视觉领域的实用价值。
二、研究目标与内容研究目标：1. 深入理解局部不变特征提取技术的基本原理和算法；2. 对SIFT、SURF和ORB等局部不变特征提取算法进行深入分析和比较；3. 探索提高局部不变特征提取技术的特征描述能力，如结合深度学习等方法；4. 将局部不变特征提取技术应用于实际场景中，如图像检索、物体识别等领域。
研究内容：1. 局部不变特征提取技术基本原理和算法；2. SIFT、SURF和ORB等算法的深入分析和对比；3. 结合深度学习等方法提高局部不变特征提取技术的特征描述能力；4. 图像检索、物体识别等实际场景中的局部不变特征提取应用。
三、研究方法1. 文献综述：对现有局部不变特征提取技术的研究情况、存在问题和发展趋势进行深入了解，以启发我们的研究思路和方法；2. 理论分析：对SIFT、SURF和ORB等局部不变特征提取算法进行深入分析和对比，从而了解其优劣和发展趋势；3. 实验验证：对提高局部不变特征提取技术的特征描述能力的方法进行实验验证，如结合深度学习等方法；4. 应用研究：将局部不变特征提取技术应用于实际场景中，如图像检索、物体识别等领域，以验证其实用价值。
四、研究进度安排1. 第一阶段（1-2周）：学习计算机视觉基础知识，阅读有关图像局部不变特征提取技术的文献，初步理解算法原理和应用情况；2. 第二阶段（3-4周）：深入学习SIFT、SURF和ORB等局部不变特征提取算法，对其优劣和发展趋势进行深入分析和对比；3. 第三阶段（5-7周）：结合深度学习等方法探索提高局部不变特征提取技术的特征描述能力，进行实验验证；4. 第四阶段（8-10周）：将局部不变特征提取技术应用于实际场景中，如图像检索、物体识别等领域，以验证其实用价值；5. 第五阶段（11-12周）：撰写论文，总结研究结果和经验，提出展望和改进建议。
三阶不变特征匹配算法-回复三阶不变特征匹配算法是一种用于计算机视觉中物体识别和匹配的算法。
它主要是基于图像的局部特征提取和描述，通过比较不同图像中的特征向量来实现物体的匹配。
在介绍三阶不变特征匹配算法之前，我们先来了解一下什么是特征匹配。
特征匹配是指在两个或多个图像中寻找到对应的特征点，通过对这些特征点进行匹配，可以判断两个图像是否相似或者包含相同的物体。
特征点通常是一些在不同图像之间具有独特性的局部区域，如角点或者边缘点。
传统的特征匹配算法主要是基于二维描述符的比较，例如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等算法。
这些算法可以提取图像的局部特征，并通过比较这些特征向量来进行图像匹配。
然而，对于某些复杂的场景，二维特征描述符可能存在一些局限性。
三阶不变特征匹配算法是在二维特征匹配算法的基础上进行了改进的一种算法。
它的主要思想是通过引入三阶结构来增强特征描述符的表示能力。
具体来说，三阶不变特征匹配算法可以提取图像中每个特征点周围的局部形状信息，并将其编码为一个三阶向量。
这个三阶向量包含了特征点的位置、尺度和方向等信息，以及对应的局部特征描述符。
三阶不变特征匹配算法的关键步骤包括特征点检测、尺度空间构建、特征描述和匹配。
首先，通过某种特征点检测算法，在图像中找到一些具有独特性的局部区域。
接下来，在尺度空间中构建特征金字塔，来提取不同尺度下的特征点。
然后，利用局部形状信息生成三阶向量，这个向量可以更准确地描述特征点的局部特征。
最后，通过比较不同图像中的特征点的三阶向量，来进行特征匹配。
三阶不变特征匹配算法相比传统的二维特征匹配算法具有一些优势。
首先，三阶向量能够更准确地描述特征点的局部形状信息，从而提高了匹配的准确性。
其次，三阶不变特征匹配算法在处理旋转、尺度和亮度变化等问题时更加稳健。
此外，三阶不变特征匹配算法还可以应用于非刚体变换和视角变换等更复杂的场景中。
然而，三阶不变特征匹配算法也存在一些局限性。
尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Funzdd zddmail@ or (zddhub@)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。
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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。
重庆大学硕士学位论文图像的不变特征检测与描述研究姓名：***申请学位级别：硕士专业：运筹学与控制论指导教师：***20070410１绪论１．１问题的提出及研究意义１．１．１问题的提出图像的局部特征在保留了图像中物体重要特征信息的同时，又有效地减少了信息的数据量，因而特征提取和描述成为图像处理和计算机视觉的基本技术。
在实际问题中图像可能受到噪声、背景的干扰，也可能发生视角、光照、尺度、平移、旋转、仿射等变化，如何选择合理的图像特征和描述算子，使得这些特征不仅具有良好的表针性能，而且在上述变化下保持不变，直接决定了基于特征的图像处理的效果。
以计算机视觉的不变理论为基础，对图像特征的不变性研究随之成为图像处理的一个重要环节，吸引了众多研究工作者的兴趣。
图１．１展示了基于不变特征的图像处理流程。
图１．１不变特征在图像处理中的作用Ｆｉ９１．１Ｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｉｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｏｎ１．１．２研究的意义特征提取与选择的基本任务是研究如何从众多特征中求出那些对分类识别最有效的特征，从而实现特征空间维数的压缩。
一般把原始数据组成的空间叫测量空间，把分类识别赖以进行的空间叫特征空间，通过变换，可把在维数较高的宁图３．１模拟测试图形包括的各种角点类型Ｆｉ９３．１Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｔｅｓｔｉｍａｇｅｃｏｎｔａｉｎｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｍｆｉｔ＂ｔｙｐｅｓ图３．２角点类型示意图：Ｌ－型，Ｙ－型，Ｔ．型，箭头型和ｘ一型Ｆｉ９３．２ＥｘａｍｐｌｅｏｆＬ－ｊｕｎｃｔｉｏｎ，Ｙ－ｊｕｎｃｔｉｏｎ，Ｔ－ｊｕｎｃｔｉｏｎ，Ａｒｒｏｗ－ｊｕｎｃｔｉｏｎ，ａｎｄＸ－ｊｕｎｃｔｉｏｎｃｏＦｎｅｒｔｙｐｅｓ对角点检测方法的评价目前还没有令人满意的定量的分析方法。
在各种角点检测算法纷杂的情况下建立一套标准客观的评价准则是很重要的。
文献［４５，４６】提出了角点检测的三个标准：（１）一致性要求，包括算法的稳定和对噪声的敏感性；（２）准确性要求，就是算法所检测到的角点要尽可能的接近物体真实位置；（３）复杂性要求，就是算法的运行速度、复杂性要满足实时任务的需要。
图像的不变特征检测与描述研究的开题报告一、选题背景图像处理技术的发展使得计算机可以获取、处理和分析大量图像数据。
在不同的应用领域中，如计算机视觉、机器学习、医学图像等，图像的不变特征检测与描述是一个重要的研究方向。
通过对图像中的不变特征进行检测和描述，可以实现对图像的自动识别和分类，同时也可以用于图像检索和匹配等应用。
二、研究目的本次研究的核心目的是通过研究不变特征检测与描述的算法和模型，探索其在实际应用场景中的有效性和实用性。
具体而言，我们将研究以下几个方面：1、不变特征检测算法的基本原理和算法流程。
2、不变特征描述算法的基本原理和算法流程。
3、常见的不变特征检测与描述算法的评价指标和比较方法。
4、不变特征检测与描述在实际场景中的应用案例和研究进展。
三、研究内容1、不变特征检测算法的基本原理和算法流程不变特征检测算法通过在图像中检测出具有不变性的关键点和角点，从而实现对图像中的不变特征进行提取和描述。
本次研究将重点介绍以下几种不变特征检测算法：（1）Harris算法：基于图像中的灰度值进行角点检测。
（2）FAST算法：快速角点检测算法。
（3）SIFT算法：尺度不变特征变换算法。
（4）SURF算法：加速稳健特征算法。
2、不变特征描述算法的基本原理和算法流程不变特征描述算法通过对图像中的关键点进行描述，从而实现对图像的识别和匹配。
本次研究将重点介绍以下几种不变特征描述算法：（1）SIFT算法的特征描述部分。
（2）SURF算法的特征描述部分。
（3）ORB算法：旋转不变性和快速计算特征。
3、常见的不变特征检测与描述算法的评价指标和比较方法本次研究将介绍常见的不变特征检测与描述算法的评价指标和比较方法，并分析不同算法在不同场景下的性能优劣。
4、不变特征检测与描述在实际场景中的应用案例和研究进展本次研究将结合实际场景中的应用案例，重点介绍不变特征检测与描述在计算机视觉、图像检索、医学图像等领域的研究进展和应用情况。
不变特征0引言图像局部特征的研究已经有很长的历史，早期研究可以追溯到20世纪70年代的Momvec算子。
文献中存在大量关于角点、边缘、blob和区域等局部特征的研究方法。
近年来区分性强、对多种几何和光度变换具有不变性的局部不变特征在宽基线匹配、特定目标识别、目标类别识别、图像及视频检索、机器人导航、纹理识别和数据挖掘等多个领域内获得广泛的应用，是国内外的研究热点。
局部不变特征是指局部特征的检测或描述对图像的各种变化，例如几何变换、光度变换、卷积变换、视角变化等保持不变。
局部不变特征的基本思想是提取图像内容的本质属性特征，这些特征与图像内容的具体表现形式无关或具有自适应性(即表现形式变化时特征提取自适应的变化以描述相同的图像内容)。
局部不变特征通常存在一个局部支撑邻域，与经典的图像分割算法不同，局部支撑邻域可能是图像的任何子集，支撑区域的边界不一定对应图像外观(例如颜色或纹理)的变化。
局部不变特征不仅能够在观测条件变化大、遮挡和杂乱干扰的情况下获得可靠的匹配，而且能够有效的描述图像内容进行图像检索或场景、目标识别等。
局部不变特征可以克服语义层次图像分割的需要。
从复杂背景中分割出前景目标是十分困难的课题，基于低层特征的方法很难实现有意义的分割，把图像内容表示为局部不变区域的集合(多个区域可能存在重合，图像中一些部分也可能不存在局部不变区域)，可以回避分割问题。
基于局部不变特征的方法本质上是对图像内容进行隐式分割，局部不变特征既可能位于感兴趣的前景目标上也可能位于背景或目标边界上，后续的高层处理需要基于局部不变特征提取感兴趣的信息。
局部不变特征的研究包含3个基本问题：一是局部不变特征的检测，二是局部不变特征的描述，三是局部不变特征的匹配。
根据不同的准则，局部不变特征的研究方法可以分为不同的类别，按照使用的色调空间的不同可以分为局部灰度不变特征和局部彩色不变特征；按照特征层次的不同可以分为角点不变特征、blob不变特征和区域不变特征；按照几何变换不变性的自由度可以分为平移不变特征、旋转不变特征、尺度不变特征、欧氏不变特征、相似不变特征、仿射不变特征和投影不变特征；按照处理思路的不同可以分为基于轮廓曲率的不变特征、基于灰度梯度、灰度变化和显著性的不变特征，基于生物视觉启发的不变特征，基于多尺度的不变特征和基于分割的不变特征。
1 相关概念局部不变特征研究涉及很多概念，本节首先从数学形式上对局部不变特征进行了描述，然后阐述了局部不变特征的主要性质。
由于文献中大量的研究是关于局部特征对平面几何变换和光度变换的不变性研究，本节介绍了几何变换的概念并列举了4种常见的平面几何变换及其性质，以RGB空间为例介绍了光度变换旧叫的概念。
局部不变特征尺度不变特性的研究是基于图像的多尺度表示及自动尺度选择，最后给出了尺度空间的描述及其基本定义。
1.1局部不变特征图像函数表示为f（x，y），gΩ(f)为定义在图像局部邻域Ω上的特征函数，H(f)表示对图像进行的各种变换。
gΩ(f)特征函数H对变换日具有不变性是指对任意的图像函数f，满足：gΩ(f)= gΩ(H(f))特征函数gΩ(f)对变换H具有不变性时提取的特征为局部不变特征，其中特征不变性的自由度由H的自由度决定。
1.2局部不变特征性质局部不变特征应该具有以下特性：1)重复性相同场景或目标在不同成像条件下图像提取的局部不变特征应该是相同的；2)区分性局部不变特征应包含较大的灰度或色度模式变化，易于区分；3)局部性局部不变特征应具有局部性，减小遮挡的概率，同时可以采用简单的变换模型对图像间的变换进行近似建模；4)精确性局部不变特征应可以在空域、尺度域及形状域上精确定位；5)不变性局部不变特征的检测和描述对各种变换应具有不变性；6)鲁棒性局部不变特征的检测和描述应对图像噪声、量化误差、模糊等不敏感。
1.3几何变换几何变换作用于图像平面空间坐标，假设变换矩阵用H g表示，则几何变换可表示为2局部不变特征检测特征检测是特征描述的前提，特征检测的目的是在图像中定位感兴趣的点、blob、边缘或区域。
按照特征层次的不同，文献中的局部不变特征检测算法可分为角点不变特征、blob不变特征和区域不变特征检测算法3类。
2.1 角点特征2.1.1 Momvec算子Moravec算子通过滑动二值的矩形窗口寻找最小灰度变化的局部最大值。
Moravec算子定义一个像素点为角点的条件是该像素点在各个方向上都具有较大的灰度变化。
Moravec算子的缺点是由于窗口的滑动只在每个45o方向故算子响应具有非等方性，容易检测边缘上的点。
Momvec算子具有平移变换不变性。
2.1.2 Harris算子Harris算子，也称为Plessey算子，是由Harris和stephens为了改善Moravec 算子性能提出的。
Harris算子以二阶矩阵(又称为自相关矩阵)为基础，二阶矩阵描述了像素点局部邻域内的梯度分布信息：二阶矩阵通过差分尺度为σD的高斯核进行局部图像导数的计算，然后利用积分尺度为σI的高斯平滑窗对像素点局部邻域内的导数进行加权平均，Harris算子采用角点响应函数作为检测角点特征的依据：式中A常取0．04。
Harris算子具有平移和旋转不变性，对光照条件的变化不敏感。
Harris角点特征通过在局部极值点的邻域内对角点响应函数进行二次逼近，Harris算子可以达到亚像素的定位精度。
2.1.3 SUSAN算子考虑到基于局部梯度的方法对噪声影响比较敏感而且计算量大，Smith和Brady提出了一种基于形态学的角点特征检测方法。
如果多个像素属于同一目标，那么在相对较小的局部邻域内像素的亮度应该是一致的。
基于这一假设，SUSAN 算子通过在圆形模板区域内进行亮度比较检测角点特征。
对于图像中的每一个像素，考虑一个固定半径的圆形邻域，以该像素作为中心参照，圆形邻域内的所有像素根据与参照像素的亮度关系，被分类成相似像素和不相似像素。
通过这种方式为每个像素点生成一个关联的局部亮度相似性区域，区域的大小包含了该像素点处的图像结构信息。
SUSAN算子定义一个像素点为角点的条件为像素点的关联相似性区域内的像素数达到局部极小值并且小于预先设定的固定门限。
SUSAN算子具有平移和旋转不变性。
2.1.4 FAST算子Rosten等人在SUSAN角点特征检测方法基础上利用机器学习方法提出FAST角点算子。
FAST算法包含3个主要步骤：1)对固定半径圆上的像素进行分割测试，通过逻辑测试可以去处大量的非特征候选点；2)基于分类的角点特征检测，利用ID3 tree分类器根据16个特征判决候选点是否为角点特征，每个特征的状态为一1，0，1。
3)利用非极大值抑制进行角点特征的验证。
FAsT角点算子具有平移和旋转不变性、可靠性高、对噪声鲁棒性好、计算量小。
2.1.5 Harris-Laplace算子局部邻域泰勒展开可得到Hessian矩阵式中二阶导数由图像与差分尺度为σD的高斯核进行卷积获得。
基于Hessian矩阵行列式和迹的度量都有很好的性质，Hessian矩阵的迹又称为Laplacian算子。
Lindebe提出了一种特征尺度选择方法，其思想是当给定函数在尺度上变化时，取得极值时所对应的尺度为局部图像结构的特征尺度。
在特征尺度上特征检测算子与局部图像结构达到最大的相似性，通过在特征尺度上进行特征的检测实现特征检测算子的尺度不变特性。
Mikolajczyk等人基于自动特征尺度选择的思想提出了Harris-Laplace算子。
Harris-Laplace算子首先在空间域上利用Harris算子的检测角点特征，然后以Laplacian算子为尺度度量在尺度空间上为Harris角点特征选择特征尺度，从而实现特征检测算子对平移、旋转和尺度变换的不变性。
2.2 blob特征2.2.1 Hessian算子基于Hessian矩阵行列式和迹的度量都具有很好的性质，用于局部特征检测时两者都检测出图像中的blob结构。
Laplacian是可分离的线性滤波器，用于blob 特征检测时存在一个缺点，即在信号变化主要为一个方向的轮廓或笔直边缘附近常常出现局部极值。
由于这些局部极值处的定位对噪声和邻域的纹理变化比较敏感，所以是不稳定的。
当Laplacian算子检测的blob结构用于寻找图像特征对，求解图像变换参数时会带来较大的误差。
基于万方数据Hessian矩阵行列式的特征检测算法只能检测出和滤波器尺度对应的固定大小的blob特征。
基于Hessian 矩阵行列式和迹的blob检测算子对欧氏变换具有不变性。
2.2.2 Hessian—Laplace算子Hessian—Laplace算子心列的思想与Harris-Laplace算子的思想相似，即首先在空问上检测blob结构，然后通过Laplacian算子选择特征尺度以实现对尺度变换的不变性。
Hessian-Laplace算子对相似变换保持不变性。
2.2.3高斯差分算子高斯差分算子DoG(differenc-of-Gaussian)通过近似Laplacian在图像中检测blob特征。
Laplacian在尺度空问理论中也称为扩散方程，它是图像在尺度方向上的导数。
尺度方向上相邻点差分是对尺度导数的简单近似，相邻的不同尺度图像之间的差分是对尺度空间导数的近似。
当采用高斯卷积来表示不同尺度上的图像时，高斯差分图像通过近似Laplacian-of-Gaussian实现尺度空间导数，从而避免了在石方向和y方向上的二阶导数的计算，减小了计算量。
高斯差分算子的处理流程，首先利用高斯卷积模板对图像进行平滑，平滑后的相邻图像进行组合计算高斯差分图像；然后在差分图像中寻找空间和尺度上的局部极值，利用非极大值抑制和二次方程迭代对检测的特征位置进行筛选和精确定位；最后由于Laplacian对边缘有强响应，利用Hessian矩阵特征值的相对强弱滤除边缘点。
高斯差分算子计算速度快，对相似变换具有不变性。
2.2.4 SURF算子Viola和Jones在实时人脸检测领域提出了积分图像的概念，积分图像可以用来快速地计算Haar小波或box卷积滤波器，SURF算子利用积分图像快速计算近似的Hessian矩阵。
SURF算子与Hessian．Laplace算子一样基于Hessian矩阵，但Hessian．Laplace算子分别采用矩阵行列式和迹检测空间及尺度上的局部极值点，SURF算子利用Hessian矩阵的行列式同时检测空间和尺度上的极值点。
SURF 算子通过在积分图像基础上引入box滤波器对高斯核进行近似，从而实现Hessian 矩阵行列式的快速计算。
SURF算子对相似变换具有不变性。
2.3 区域特征2.3.1 Harris／Hessian-Affine区域特征Mikolajczyk提出了Harris／Hessian仿射不变区域特征，其算法的具体流程为1)利用Harris角点响应函数或Hessian矩阵的行列式进行空间域上感兴趣点的提取；2)利用Laplacian算子寻找感兴趣点在尺度空间上的特征尺度；3)通过二阶矩阵的特征值和特征向量为感兴趣点估计仿射区域；4)归一化仿射区域为圆形区域；5)提取归一化后的感兴趣点的空间位置和特征尺度；6)如果归一化后感兴趣点的二阶矩阵的特征值不相等，则返回步骤3)；2.3.2基于边缘的区域特征基于边缘的区域特征EBR利用Harris角点局部邻域内的边缘几何信息来构建仿射不变特性，其理由是1)边缘在仿射变换下稳定，对视角、尺度和光照的变化有很好的适应性；2)利用边缘几何可以减小处理问题的维数，6D的仿射问题变成1D的边缘几何问题。
