视频稳像的Sift算法优化

SIFT匹配算法在视频拼接中的优化应用丁雄飞;陈笋;张宇;张春燕【摘要】在视频拼接中.由于视频帧存在噪音大,光线变化、模糊以及旋转等情况,传统的SIFT算法处理后出现了较多的错误匹配点对.为了提高匹配的准确率,提出了一种优化的SIFT算法:在SIFT算法的图像匹配过程中,计算所有匹配点对所确定的直线的偏转角度,设置一个角度误差范围,对匹配点对进行角度误差约束筛选,根据得到的匹配点对对偏移量进行精确计算,实现视频帧的融合.最后通过大量实验,验证了优化后的SIFT算法更加准确地对视频帧进行匹配拼接,消除了重复区域拼接的模糊性,符合视频拼接对于偏移量计算的精确要求,实现了视频拼接的实时性和高效性.【期刊名称】《宿州学院学报》【年(卷),期】2013(028)004【总页数】3页(P76-78)【关键词】SIFT算法;视频拼接;图像匹配;偏移量【作者】丁雄飞;陈笋;张宇;张春燕【作者单位】安徽大学数学科学学院,安徽合肥,230601;安徽大学数学科学学院,安徽合肥,230601;安徽大学数学科学学院,安徽合肥,230601;安徽大学数学科学学院,安徽合肥,230601【正文语种】中文【中图分类】TU;O244在视频拼接的过程中，首先要对选取的视频帧进行匹配。

目前，图像匹配方式主要有两种：以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。

灰度匹配是基于像素的，特征匹配则是基于区域的。

后者主要是通过提取图像的显著特征(如边缘和角点)进行匹配。

这些方法中的共同之处是寻找具有不变性的特征点，使用大量周围图像数据的显著特征，形成不变的特征描述符，实现匹配。

图像匹配的发展可以追溯到Moravec[1]在1981年提出的对立体匹配的检测，在其之后，Harris和Stephens[2]在1988年对Moravec算子进行了改进，使其在对小图像和其附近边缘的变化更具适用性。

随后，Harris[3]在1992年有效地显示了它的运动跟踪和三维结构。

图像处理领域的SIFT算法研究一、引言随着数字图像处理技术的不断发展，图像处理已经成为计算机科学和数学领域中的热门研究领域。

其中，视觉特征提取技术是图像处理中的重要一环。

在图像处理领域中，SIFT算法是一种非常重要的特征提取算法，它能够有效地进行图像匹配和目标识别等工作，并且在计算机视觉和机器学习等领域有着广泛的应用。

二、SIFT算法概述SIFT算法是由David Lowe在1999年提出的，是一种用来检测局部不变特征的算法。

它能够在不受旋转、尺度和亮度变化的影响下，从原始图像中提取出具有局部性、尺度性和方向性等特征的关键点，从而表示图像特征。

SIFT算法在图像匹配、目标识别、三维重建等领域中有着广泛的应用。

SIFT算法主要由两个步骤组成：关键点检测和特征描述。

1. 关键点检测：关键点检测是指从图像中提取具有局部不变性、尺度不变性和方向性的关键点。

SIFT算法使用高斯差分金字塔来检测尺度不变的关键点。

首先，图像被缩放到不同的尺度，然后在每个尺度上使用高斯差分滤波器来检测关键点，最后使用非极大值抑制来排除冗余点。

这样，SIFT算法就可以检测到不同尺度下的关键点。

2. 特征描述：特征描述是指对关键点进行描述，生成具有方向性的特征向量。

SIFT算法使用方向直方图来描述关键点的方向特征。

首先，计算每个关键点周围的梯度方向和梯度幅值，然后根据梯度方向将关键点周围的像素划分到8个方向的区间中，最后生成128维的特征向量。

这样，SIFT算法就可以对图像提取出具有局部性、尺度性和方向性等特征的关键点进行描述。

三、SIFT算法的实现SIFT算法的实现主要包括图像金字塔的构建、高斯差分算法的实现、关键点检测、方向直方图的计算和特征向量的描述等步骤。

1. 图像金字塔的构建SIFT算法使用图像金字塔对图像进行多尺度处理。

图像金字塔是一种常用的图像分析方法，它通过对图像进行不同程度的缩放来实现多尺度分析。

SIFT算法使用高斯滤波器来对原始图像进行多次下采样，构建成一系列由不同尺度空间幅度调整的高斯模糊图像，从而建立起尺度空间范围内的金字塔结构，用于检测尺度不变的关键点。

专利名称：一种基于SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：姜哲颖,金国祥
申请号：CN201510706396.6
申请日：20151027
公开号：CN105306785A
公开日：
20160203
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、从抖动视频中提取n张连帧图像，并对其进行预处理；S2、对预处理后的连帧图像，提取SIFT特征点，并根据SIFT算法对特征点进行帧间匹配，得到连帧图像中的关键特征点；S3、根据连帧图像的关键特征点，使用VFC算法，得到n张帧图像之间关键特征点的平移轨迹；S4、根据平移轨迹计算运动补偿向量，并根据运动补偿向量对每一帧图像的相对位置进行校正，最终输出经过校正后的稳定视频。

本发明进行视频图像校正的处理精度高，并且在保证高精度的前提下提高了处理的速度。

申请人：武汉工程大学
地址：430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号
国籍：CN
代理机构：湖北武汉永嘉专利代理有限公司
代理人：许美红
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sift算法的原理和步骤SIFT算法的原理和步骤SIFT算法是一种用于图像特征提取的算法，它能够从图像中提取出具有独特性、稳定性和可重复性的关键点，用于图像匹配、目标跟踪等任务。

本文将介绍SIFT算法的原理和步骤。

一、原理1. 尺度空间尺度空间是指同一物体在不同尺度下的表现形式。

SIFT算法采用高斯金字塔来实现尺度空间的构建，即将原始图像不断缩小并平滑处理，得到一系列模糊程度不同的图像。

2. 关键点检测在尺度空间中，SIFT算法采用DoG（Difference of Gaussian）来检测关键点。

DoG是指两个不同尺寸的高斯滤波器之间的差值，可以有效地提取出具有高斯拉普拉斯变换极值点（LoG）特征的区域。

3. 方向确定对于每个关键点，在其周围区域内计算梯度幅值和方向，并统计梯度直方图。

最终确定该关键点最显著的梯度方向作为其主方向。

4. 描述子生成以关键点为中心，生成一个16x16的方形区域，并将其分为4x4的小块。

对于每个小块，计算其内部像素的梯度方向直方图，并将其串联成一个128维的向量，作为该关键点的描述子。

5. 匹配通过计算不同图像之间的关键点描述子之间的距离来进行匹配。

采用最近邻法（Nearest Neighbor）和次近邻法（Second Nearest Neighbor）来进行筛选，从而得到最终的匹配结果。

二、步骤1. 构建高斯金字塔对于原始图像，采用高斯滤波器进行平滑处理，并将其缩小一定比例后再次平滑处理，得到一系列不同尺度下的图像。

这些图像构成了高斯金字塔。

2. 构建DoG金字塔在高斯金字塔中，相邻两层之间做差得到一组DoG金字塔。

通过在DoG金字塔上寻找局部极值点来检测关键点。

3. 确定关键点主方向对于每个关键点，在其周围区域内计算梯度幅值和方向，并统计梯度直方图。

最终确定该关键点最显著的梯度方向作为其主方向。

4. 生成描述子以关键点为中心，生成一个16x16的方形区域，并将其分为4x4的小块。

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》。

视频稳像算法综述视频稳像是一种用来减少视频中抖动的技术，其主要目的是提高视频质量和观看体验。

视频稳像算法是实现视频稳定的关键，它可以通过对视频进行处理，消除由于手持摄像、运动或其他因素引起的抖动，从而使视频画面显得更加平稳和清晰。

随着移动设备的普及和视频内容的增多，视频稳像技术越来越受到关注，各种视频稳像算法也不断得到改进和创新。

目前视频稳像算法主要分为机械稳像和软件稳像两大类。

机械稳像通过物理设备来进行抖动补偿，例如利用机械稳像仪器或者云台来调整镜头位置，从而实现视频的稳定。

而软件稳像则是通过对视频进行数字处理来实现稳定效果，减少抖动的同时保持视频内容的完整性。

软件稳像算法可以应用于各种类型的摄像设备和视频处理软件中，成为目前视频稳像技术的主流。

视频稳像算法在不同应用场景下有不同的技术原理和方法。

下面将针对不同视频稳像算法进行综述和分析，探讨它们的优劣势及适用范围。

1. 传统的视频稳像算法传统的视频稳像算法主要通过数字图像处理来实现抖动的消除，其中比较典型的方法是基于运动补偿和区域重叠的技术。

这些算法通过识别视频中的运动对象，通过补偿运动矢量来实现视频的稳定。

而在区域重叠技术中，通过对视频进行适当的裁剪或者重叠，从而实现对抖动部分的遮挡和修复。

传统视频稳像算法的优势是技术成熟、应用广泛，且能够较好地处理一般的抖动场景。

但传统算法也存在一些问题，例如无法处理复杂的抖动、对计算资源和存储空间的要求较高等。

由于目前视频抖动场景多样化，传统的视频稳像算法在某些场景中可能无法满足需求，因此也为进一步推动视频稳像技术的发展提出了挑战。

近年来，基于深度学习的视频稳像算法得到了快速的发展和应用。

深度学习通过人工神经网络和大量的数据训练可以提取特征，学习到更复杂的规律和模式，因此在视频稳像领域有着广阔的应用前景。

基于深度学习的视频稳像算法能够更加准确地识别视频中的抖动部分，快速地进行补偿和修正。

通过深度学习模型的训练，算法可以不断地优化自身的性能，适应不同场景和要求。

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。

基于 Harris的改进SIFT算法卢明;张晶【摘要】SIFT algorithm is a feature extraction algorithm with scale invariance,which can effec-tively extract local features of images.In order to improve the real time while improving its ro-bustness,SIFT algorithm is improved by using the local autocorrelation function of the first-order partial derivatives of the image gray from Harris algorithm instead of Hessian matrix to eliminate border effects.The improved algorithm can effectively remove the feature points in boundary posi-tion or position which is not bright enough when using Hessian matrix to eliminate border effects in SIFT algorithm,and it can improve the quality of image stitching.Experiments show that the improved algorithm can improve the detection time and robustness of SIFT algorithm,and it a-chieves good results in the production process of virtual roaming system.%SIFT算法是一种具有尺度不变性的特征提取算法，能够有效地提取图像中的局部特征。

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。