基于局部不变特征的图像匹配算法

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。

基于SIFT算法的图像特征匹配周颖【摘要】SIFT特征匹配算法的原理在于生成特征点的SIFT特征向量，通过对特征向量之间的匹配来实现图像之间的匹配。

SIFT特征是一种尺度不变的局部图像特征，阐述生成SIFT特征向量的具体过程，包含尺度空间构建、关键点的检测和精确定位、关键点方向向量的确定和最终SIFT特征描述子的形成等步骤，以及根据形成的特征描述子进行图像的匹配。

根据实验结果得出SIFT算法可以有效准确地实现图像之间的匹配。

%The principle of SIFT feature matching algorithm is to generate SIFT feature vector of the characteristic points, through the matching of feature vector to realize the matching of the images. SIFT feature is a kind of local image characteristics which is invariant to image scale. Expounds the specific process of how SIFT feature vector is generated, including the building of the scale space, the detection of the key points and accurately positioning these points, determines the direction of the feature vector, and finally form the SIFT features vector and according to the vector to realize the image matching. According to the experimental results it is concluded that SIFT algorithm can effectively and accurately realize the matching of images.【期刊名称】《现代计算机（普及版）》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】6页(P63-68)【关键词】图像匹配;SIFT特征匹配;尺度空间;方向向量;特征描述子【作者】周颖【作者单位】四川大学计算机学院，成都 610065【正文语种】中文随着计算机行业的不断发展，二十世纪七十年代末MARR提出计算机视觉理论，认为计算机视觉是一种信息处理的过程，经过这一过程通过硬件计算机从图像中了解和发现外部世界的信息。

sift matlab 代码Sift Matlab 代码Sift算法（Scale-invariant feature transform）是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征提取算法。

Matlab是一种常用的编程语言和软件工具，用于实现各种算法和程序。

本文将介绍如何使用Matlab 编写Sift算法的代码，并对其原理和实现进行详细说明。

一、Sift算法原理Sift算法是一种基于局部特征的图像匹配算法，其主要思想是在图像中寻找关键点（keypoints），并对这些关键点进行描述，以便在不同图像之间进行匹配。

Sift算法具有尺度不变性和旋转不变性，能够稳定地提取图像的特征。

Sift算法的主要步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、关键点描述和关键点匹配等。

在尺度空间极值检测中，算法会在图像的不同尺度下检测局部极值点，这些点被认为是关键点的候选。

然后，通过对这些候选点进行精确定位和剔除不稳定点，最终得到真正的关键点。

接着，算法会对每个关键点周围的图像区域进行描述，生成描述子向量。

最后，通过比较不同图像的关键点描述子，实现图像匹配。

二、Matlab实现Sift算法在Matlab中实现Sift算法，可以使用现成的开源库或者自己编写代码。

一种常见的做法是使用vlfeat工具包，该工具包提供了Sift算法的Matlab接口，并包含了各种图像处理和特征提取的函数。

需要安装vlfeat工具包，并将其添加到Matlab的路径中。

然后，可以使用vl_sift函数来提取图像的Sift特征。

该函数会返回关键点的位置、尺度、方向以及描述子等信息，可以根据需要进行进一步处理和分析。

除了使用vlfeat工具包，也可以根据Sift算法的原理，编写自己的Sift代码。

在Matlab中，可以通过图像梯度计算、高斯金字塔构建和关键点描述等步骤，实现Sift算法的各个功能模块。

三、总结本文介绍了Sift算法的原理和在Matlab中的实现方法。

图像处理中的特征提取和匹配算法图像处理在日益热门的人工智能技术中扮演着一种重要的角色。

在图像处理中，特征提取和匹配算法是两个至关重要的步骤。

特征提取是通过分析图像的局部特点来创建描述图像内容的向量，而匹配是将不同图像的特征或特征向量进行比较，以确定它们是否相似。

本文将介绍几种常用的特征提取和匹配算法。

一、特征提取算法1.尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种特征提取算法，它能够从不同的尺度和方向上提取图像的局部特征。

这种算法在检索和匹配图像中特别有用。

SIFT算法的基本思想是通过高斯差分算子得到一组尺度空间图像，通过高斯图像之间的差异来确定关键点，然后计算每个关键点的局部梯度的幅值和方向，最后形成一个基于梯度方向的特征描述符。

2.速度增强型稀疏编码（SLEEC）SLEEC是一种新型的高效特征提取算法。

与其他算法不同的是，SLEEC只需扫描一次训练数据即可获得最具代表性的特征。

该算法通过运用具有多个分辨率的降采样、随机稀疏和加速度分析三种技术提取特征，从而实现了比其他算法更高的准确性和速度。

二、特征匹配算法1.暴力匹配算法暴力匹配算法是一种基本的匹配算法，它实现了图像特征之间的精确匹配。

该算法通过比较两个图像之间的每个可能的匹配，来确定匹配的好坏。

虽然该算法的准确性很高，但是它非常耗时，因此只适用于小图像匹配。

2.基于Flann树的匹配算法基于Flann树的匹配算法通过对特征向量进行一系列分割和聚类，以快速找到大量数据中的相似匹配。

该算法不仅适用于大规模数据集，而且具有高效和稳定性。

3.随机抽样一致性算法（RANSAC）随机抽样一致性算法是一种常见的特征匹配算法。

该算法通过随机采样一对点来确定匹配，在这个过程中，通过迭代重复采样和检测结果，不断提高匹配模型的准确度。

结论：在图像处理和计算机视觉中，特征提取和匹配是核心算法。

不同的特征提取和匹配算法适用于不同的应用场合。

在实际应用中，为了达到对图像的快速识别和匹配，我们需要根据具体的需求，选择合适的特征提取和匹配算法。

一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法金斌;周伟;丛瑜;王国庆【摘要】针对SAR图像配准中匹配效率低、误匹配对多和配准精度差的问题，提出一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法。

首先，使用加速分割检测特征（ features from accelerated segment test， FAST）检测算法，检测 SAR图像的FAST角点；使用DAISY描述子对FAST特征进行描述，得到SAR图像不变特征。

其次，采用基于KD树的欧氏距离匹配策略，实现特征点对的粗匹配；采用RANSAC算法去除误匹配，实现特征点对精匹配。

然后，采用仿射变换模型，实现图像插值和图像变换，实现SAR图像粗配准。

最后，建立配准精度评估反馈机制，实现配准优化。

通过使用不同时相、不同工作模式HJ－1C星载SAR和不同极化、不同波段机载AIRSAR图像配准实验，提出算法与经典不变特征配准算法相比，具有适配性好、配准效率高的优点。

%Aiming at the problems of low performance matching, more mismatching pairwise, and low registration precision, which are the characteristic of traditional SAR image registration methods, we propose a novel and efficient local invariant feature⁃based algorithm. First, the feature points are detected by features from accelerated segment test( FAST) method and described by DAISY descriptor in SAR image. Second, Kd⁃tree⁃based dual⁃matching strategy and random sample consensus ( RANSAC ) are used to establish fine feature matching. Third, affine transform model is estimated for image resampling and transformation, and rough registration is implemented. Finally, feedback mechanism is constituted for fine registration based on the estimation of registration precision. The flexibility and efficiency isdemonstrated by experiments with slant range SAR images acquired from different working model, different times, viewpoints, wavelengths and polarizations.【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2014(000)011【总页数】7页(P112-118)【关键词】成孔径雷达图像(SAR);局部不变特征;FAST检测子;DAISY描述子;图像配准【作者】金斌;周伟;丛瑜;王国庆【作者单位】海军航空工程学院研究生管理大队，264001 山东烟台; 海军装备部兵器部，100073 北京;海军航空工程学院电子信息工程系，264001 山东烟台;海军航空工程学院电子信息工程系，264001 山东烟台;海军航空工程学院电子信息工程系，264001 山东烟台【正文语种】中文【中图分类】TP75合成孔径雷达因其具有全天候、全天时、远距离、高分辨等优点，已经成为军事、农业、海洋等领域不可或缺的侦察手段.SAR图像配准是目标识别分类、变化检测、数据融合、地图修正等SAR图像应用的前期技术准备，得到了较广泛的研究.目前SAR图像配准方法可分为两大类：第一类是基于区域的方法.该方法需要对SAR图像中封闭区域进行分割，再计算互相关［1-2］或互信息［3］或联合概率分布［4］等相似测度最大，建立匹配关系，实现SAR图像配准.该方法只对同模态SAR图像有较好的配准效果，存在适用性不强，图像分割难度大，计量较大，配准速度较慢等缺点.第二类是基于特征的方法［5-7］.该方法借鉴计算机视觉关于局部不变特征的最新研究成果，通过比较局部不变特征描述子间的距离，建立匹配关系，实现SAR图像配准［8］.该方法不需要未完成图像分割，具有配准适应性较强，速度快，配准精度高等优点，是当前SAR图像配准研究的热点.目前，基于SIFT［9］和SURF［10］算法的局部不变特征SAR图像配准得到了较广泛的研究［11］.SIFT算法利用DoG（difference of gaussian）对LoG（laplacian of gaussian）进行简化和近似；SURF算法用则积分图像对DoH（determinant of hessian）进行简化和近似.DoG和DoH检测方法具有较快的检测速度，对尺度变换、视角变换和光照变换具有一定的鲁棒性［8］.SIFT、SURF和GLOH［12］描述子都是基于梯度直方图统计的描述子，其中SIFT和SURF描述子对纹理图像特征表现出良好的描述性能，GLOH描述子对结构图像特征表现出良好的描述性能.SAR图像的灰度表达的目标电磁散射信息，且伴随有机理性的相干斑噪声，灰度分布差异性很大.对于不同工作模式、不同波段、不同极化方式、不同视角的SAR图像，传统局部不变特征检测和描述算法难以高效率、高质量完成SAR图像配准任务. SUSAN（smallestunivaluesegmentassimilating nucleus）角点［13］的计算过程基于与人类视觉观察过程类似的统计学方法，避免了梯度计算，降低了计算复杂度.在SUSAN算法基础上，Rosten等［14-15］采用启发式学习思想，2006年提出了FAST（features from accelerated segment test）角点检测算法.FAST算法设计理念先进，重复性好［16］，简单快速，计算速度是DoG算子的30倍，适合于图像实时特征检测［17］.为解决宽基线匹配和特征描述计算量的问题，Tola等［18］受SIFT和GLOH描述子的启发，提出了一种形状像雏菊花的描述子（DAISY），并成功应用于宽基线视频图像匹配［19］.该描述子保留了SIFT和GLOH的优点，计算速度显著提高，适合于不同视角图像高效配准.综上所述，本文提出一种新的局部不变特征高效SAR图像配准算法.首先采用FAST算法实现SAR图像局部不变特征检测；其次采用DAISY描述子对FAST特征进行描述.利用DAISY描述子进行特征描述.然后采用Kd树（K⁃dimension tree）双向距离匹配策略，结合RANSAC（random sample consensus）算法，实现特征精匹配；利用仿射变换模型，完成SAR图像配准.最后设计不同变化的SAR图像配准实验，验证了算法的适应性和高效性.具体流程如图1所示.角点特征检测子是局部不变特征检测子的重要组成部分，是近年来计算机视觉、模式识别、人工智能等领域研究取得的优秀成果，在图像处理中得到广泛应用.角点主要可分3大类：第一类是基于灰度梯度（一阶微分）信息的角点，其中以Harris角点和Harris⁃Laplace角点为代表.第二类是基于二阶微分信息的角点，其中以DoG角点［9］和DoH角点［10］为代表.因该类角点呈“斑状”，故也称“斑点”型角点.第三类是基于灰度统计的角点，其中以SUSAN角点［13］和FAST角点［14-15，17］为代表.前两类主要是采用图像与高斯函数卷积计算局部微分，求最大响应点获得角点，具有多尺度特性，比较符合人类视觉特点，但面对SAR图像灰度的高复杂性，检测适应能力较弱.第3类是采用模拟人类视觉观察过程的统计学习方法计算局部积分，过门限检测获得角点，具有启发学习特性，比较符合人类认知特点，面对SAR图像灰度的高复杂性，检测适应能力较强.基于此，本文采用FAST算法实现SAR图像特征点检测.1.1 SUSAN检测子原理SUSAN使用一个圆形模板（如图2所示），通过点p的灰度值f（χ0，y0）与模板内其他点灰度值f（χ，y）的比较，统计出与点p灰度值近似的像素数量（或称USAN面积）n（χ0，y0），当该像素数量（面积）小于阈值g时，则认为点p是要检测的角点．检测过程由3个步骤组成：1）局部像素灰度值比较.式中t是灰度相似阈值.2）USAN面积统计计算.3）角点响应函数计算.式中g为固定阈值，通常g＝max（n（χ0，y0））．当USAN面积最小时，式（3）取最大值时，可判断p点为SUSAN角点.1.2 FAST检测子原理FAST算法是SUSAN算法的改进，同样采用如图1所示的圆形模板，模板中心点p灰度值只与离散圆上的16个像素灰度值进行比较.所以式（1）改写为式中εd表示给定的极小阈值．式（2）改写为式（3）改写为式中，通常g＝12．文中考虑到SAR图像灰度分布比光学图像复杂，分辨率低，且有相干斑噪声，对角点约束条件不能过多苛刻，所以取g＝8．由式（5）知，当n（χ0，y0）≥8时，R（χ0，y0）＝1，可确定中心点p为SAR图像FAST角点.2.1 DAISY描述子图像局部不变特征检测后，解决了特征点或特征区域的定位问题，还要对不变特征进行不变性描述，以解决用什么特征向量来描述区域内信息的问题.SIFT描述子是众多不同类型的特征描述子中的杰出代表，具有良好的重复性［8，11］.其他大多数描述子，如SURF、GLOH、PCA-SIFT、形状上下文等，都是在借鉴和改进SIFT描述子的基础上，使用梯度统计直方图来表示不同的图像局部纹理和形状特征.DAISY描述子也对SIFT的借鉴和改进，其将SIFT的带权重的梯度和，改进为高斯滤波器与偏导方向的卷积［18-19］，实现快速计算.DAISY描述子的形状如图3所示.从图3可以看出，DAISY描述子由25个位置和8个方向组合而成，是一个8＋8×3×8＝200维的向量.该描述子在计算中采用分层的立方体结构，通过卷积运算完成，计算速度较快.DAISY描述子特别适合于描述低分辨率图像［18］，应用于宽基线图像匹配［19］，是配准多时相，较大视角偏差SAR图像的一个理想工具.2.2 特征匹配特征匹配可分粗匹配和精匹配两个阶段.首先是采用文献［7］给出的Kd树双向距离匹配策略实现粗匹配，其中距离匹配方法为欧氏距离比法，距离比阈值取0.85.因DAISY描述子是一个200维的向量，维数明显多于SIFT描述子的128维和SURF描述子的64维，计算特征描述子间欧氏距离时计算量较大.对于双向距离匹配，计算量更大.Kd树算法是一种优秀的k维空间二叉树搜索算法，它通过K-近邻查询，可加快描述子匹配的距离比法计算速度.其次是采用RANSAC算法估计仿射基本矩阵，消除误匹配，实现精匹配.从图1所示算法流程图看，配准算法是一个闭环过程，其中特征匹配是配准过程非常重要的环节.误匹配将导致整体配准精度明显下降.RANSAC算法是通过随机抽样的估计方法，运行一次RANSAC算法并一定能保证完全消除误匹配，当配准精度不满足要求时，通过再次运行RANSAC算法，直到满足配准精度.验证本文所提算法的有效性和适用性，设计实验分别对两幅不同工作模式、不同视角、不同时相、不同波段的斜距幅度SAR图像进行配准.实验所用计算机硬件环境为Intel Core2 Quad CPU Q8200，内存为2G.操作系统为Windows XP，仿真实验的软件环境是MATLAB 7.6.配准精度采用均方误差平方根（RMSE）和最大误差（ME）［4］，单位是像素（用p表示），本文中配准精度指标要求是RMSE≤5且ME≤10.配准时间T的单位是秒（用s表示）.为更好观察配准效果，配准结果采用伪彩色显示.除通过观察参考图像与待配准图像的结果差异外，还可通过观察颜色差异直观考察配准精度，其中浅色（虚线）表示差异.实验所用图像均为幅度图像，其中第一个实验使用由民政部减灾委卫星遥感中心提供的“环境一号”C（HJ-1C）为星载SAR数据，HJ-1C有条带和扫描两种工作模式，S波段，VV极化，成像带宽度分别为40公里和100公里，单视模式空间分辨率可到5米，距离向四视时分辨率为20米.其余实验所用SAR图像是由美国喷气推进实验室（JPL）提供的不同时相、不同视角AIRSAR数据，是多极化SAR图像，共有HH、VV、HV和TP4种极化方式，C、L和P3个波段，分辨率为5-10米；参考图像大小为450×450，待配准图像大小为350×350.比较算法除采用经典算法SIFT和SURF外，还采用Harris、CSS（Curvature Scale Space）角点［20］和FAST角点与DAISY描述子组合成新算法.3.1 不同时相、不同工作模式SAR图像配准图4（a）是参考图像，成像时间为2013年1月26日，工作模式为扫描模式，分辨率为20米，大小为450×450.图4（b）是待配准图像，成像时间为2013年1月28日，工作模式为条带模式，分辨率为5米，大小为400×400.两幅图像对应的场景是山东省烟台市芝罘岛，且都经过了均方根增强处理，其中后者还经过0.25倍的下采样处理.图4（c）～（g）分别是SIFT算法、SURF算法、Harris＋DAISY算法、CSS＋DAISY算法和FAST＋DAISY算法精匹配结果图.图4（h）～（k）分别是SURF算法、Harris＋DAISY算法、CSS＋DAISY算法和FAST＋DAISY算法配准结果图.从精匹配结果看，SIFT算法和CSS＋DAISY算法特征匹配质量最差，而SURF算法、Harris＋DAISY算法和FAST＋DAISY算法特征匹配质量最好.从配准性能比较看（如表1所示），SIFT算法无法完成配准，CSS＋DAISY算法配准误差很大，即两种算法对该类型SAR图像配准是失配的；从配准精度看，FAST＋DAISY算法精度最高，其次是Harris＋DAISY算法，然后是SURF算法；从配准时间看，SURF算法配准速度最快，其次是FAST＋DAISY算法，略慢于SURF算法，Harris＋DAISY算法最慢；从综合配准性能看，FAST＋DAISY算法最优，其次是Harris＋DAISY算法.由此可看出，对该类SAR图像，FAST有良好的检测性能，DAISY有良好的描述性能.3.2 不同波段、相同极化方式SAR图像配准本实验用参考图像为C波段，HV极化方式.待配准图像为L波段，HV极化.如图5所示.从图5（a）、（b）的对比可以看出，不同波段SAR图像灰度分布差异较大.图5中各子图对应与图4对应类似.从图5（c）～（g）所示匹配结果看，SIFT算法匹配性能最差.其余算法匹配性能都比较好.从配准精度比较看（如表2所示），除SIFT算法外，其余算法配准精度都比较理想，其中以CSS＋DAISY算法最好.从配准时间比较看，SURF算法和Harris＋DAISY算法配准速度最快，其次是FAST＋DAISY算法，CSS＋DAISY算法最慢.从配准综合性能比较看，对该类数据配准，除SIFT算法外，其余算法都能保持良好性能.3.3 不同极化方式、相同波段SAR图像配准本实验用参考图像为C波段，HH极化方式.待配准图像为C波段，HV极化.如图6所示.从图6（a）、（b）的对比可以看出，对同一目标，不同极化方式雷达回波强度不同，反映到SAR图像上表现为像素明暗的强烈差别.从匹配结果看，SIFT算法找到的匹配点对是错误的，其他算法匹配结果良好.对比配准性能（如表3所示）可看出，SIFT算法配准精度最好，但目视观察配准误差很大（如图6（h）所示）；其次是CSS＋DAISY算法，但配准速度最慢；SURF算法配准速度较快，但配准精度较低；从综合配准性能看，Harris＋DAISY算法和FAST＋DAISY算法相对较好.3.4 不同波段、不同极化方式SAR图像配准本实验用参考图像为C波段，HV极化方式.待配准图像为L波段，VV极化.如图7所示.从图7（a）、（b）的对比可以看出，因不同波段和不同极化方式，无论图像自身，还是两图像对比，目标间差异非常明显.从匹配结果看，SIFT算法和CSS＋DAISY算法匹配质量比较差，其他算法匹配性能良好.从配准性能看（如表4所示），SURF算法、Harris＋DAISY算法和FAST＋DAISY算法有比较好的配准结果，CSS＋DAISY算法配准精度很差，SIFT算法配准失败.通过不同工作模式、不同时相、不同视角、不同波段和不同极化方式SAR图像配准实验比较可以发现，SURF算法、Harris＋DAISY算法和FAST＋DAISY算法能适用于各种SAR图像配准，CSS＋DAISY不能适用于所有情况，SIFT算法对所有情况都不适用.从综合配准性能看，FAST＋DAISY算法性能最好，其次是Harris＋DAISY算法和SURF算法.配准对比实验说明，FAST检测子适合SAR图像特征点检测，DAISY描述子适合于SAR图像特征描述.因此，本文算法对SAR图像配准是有效的，实用的.本文研究了基于局部不变特征的SAR图像自动配准问题，提出了一种基于FAST 特征检测和DAISY特征描述的SAR图像配准新算法.该算法的创新之处有3点：首先将基于统计学习思想的FAST角点检测子和适于低分辨率图像描述的DAISY 描述子结合实现对SAR图像的特征检测和描述；其次是采用基于Kd树双向距离比匹配策略，实现特征粗匹配，用RANSAC算法去除误匹配，实现特征精匹配；最后采用配准精度评估反馈机制以保证配准精度.多种不同模态的SAR图像配准实验验证显示，该算法能较好克服SAR图像配准中传统不变特征方法存在的配准适应性较差，配准时间长，精度低的缺点，可用于配准效率和配准质量要求较高的SAR图像配准系统.【相关文献】［1］YU Ting，LI Xiaorun.Automatic remote sensing image registration based onVTS⁃PCMIC algorithm［C］／／Proceedings of Fuzzy Systems and Knowledge Discovery 2012.Trier：Computer Science Bibliography，2012：48-52.［2］ZHOU Xiaozhou，BOULANGER P.A fast hierarchical radiometric invariant stereo matching algorithm［C］／／Proceedings of Information Science，Signal Processing and their Applications 2012.Montreal：IEEE，2012：383-388.［3］EVANGELIDIS G D，PSARAKIS E Z.Parametric image alignmentusingenhancedcorrelationcoefficient maximization［J］.IEEETransactionsonPattern Analysis and Machine Intelligence，2008，30（10）：1858-1865.［4］GOSHTASBY A A.Image Registration，Advances in ComputerVisionandPatternRecognition［M］／／London：Springer⁃Verlag，2012.40-431. 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基于SIFT特征点的图像匹配算法作者：高峰, 魏少华, 王学通来源：《现代电子技术》2010年第18期摘要:SIFT特征点是图像的一种尺度不变局部特征点。

首先给出了尺度空间的生成方法;接下来给出了SIFT特征点的提取步骤和精确定位方法,基于特征点邻域像素的梯度和方向生成了关键点的描述向量;最后根据特征向量给出了匹配方法,提取了SIFT特征点,并将其应用于图像匹配。

实验结果说明,使用SIFT特征点可以有效实现图像匹配。

关键词:SIFT算法; 图像匹配; 尺度空间; 高斯核中图分类号:TN919-34;TP391.4 文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)18-0101-03Image Matching Algorithm Based on SIFT Feature PointGAO Feng1, WEI Shao-hua1, WANG Xue-tong2(1. North Institute of Information Engineering, Xi’an Technological University, Xi’an 710025, China;2. School of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China)Abstract: SIFT feature point is a kind of feature which is invariant to scale. Method for generation scale space of image is presented, then steps for picking up sift key point are provided. Vectors for describing key point are generated based on the gradient magnitude and orientation of pixels neighboring to the key point. Matching algorithm is presented based on vectors. The experiment shows that it is efficient for image matching.Keywords: SIFT algorithm; image matching; scale space; Gaussian kernel0 引言图像匹配技术是图像处理和计算机视觉领域的一项重要技术。

图像处理中的图像拼接算法分析与设计图像拼接是图像处理领域中一项重要的技术，可以将多幅图像拼接成全景图像、大场景图像或高分辨率图像。

本文将对图像拼接算法进行深入分析与设计，介绍常用的图像拼接算法，包括特征点匹配、图像融合和图像校正等步骤。

1. 特征点匹配特征点匹配是图像拼接算法中的关键步骤之一，它通过寻找两幅图像之间的共同的特征点来实现图像对齐。

常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。

SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种局部不变的特征描述子算法。

它通过检测局部的极值点，并提取出这些局部特征。

然后，通过计算特征点周围区域的图像梯度，得到特征点的方向信息。

最后，通过特征点周围区域的自适应尺度空间，生成特征向量表示。

SURF（加速稳健特征）算法是一种基于Hessian矩阵的特征描述子算法。

它通过计算图像上的特征点的Hessian矩阵，找到极值点，并生成特征向量。

SURF算法对旋转、尺度变化和亮度变化具有较好的不变性。

ORB（旋转不变二进制）算法是一种二进制特征描述子算法。

它将图像进行金字塔尺度空间变换，并使用FAST特征点检测器检测关键点。

然后，通过构建特征描述子，将每个特征点的周围区域划分为若干个方向以及尺度的网格，并计算二进制描述子。

2. 图像融合图像融合是指将特征点匹配后的图像进行无缝拼接，使拼接后的图像看起来自然平滑。

常用的图像融合算法包括线性混合、多频段融合和全局优化等。

线性混合是最简单的图像融合算法，它将两幅图像按照一定的权重进行线性加权混合。

权重可以根据特征点匹配的准确度来确定，使得特征点匹配准确的区域权重较大，特征点匹配不准确的区域权重较小。

多频段融合是一种将两幅图像按照不同的频率分解为多个子带，然后将对应的子带进行融合，最后将融合后的子带进行合成的算法。

通过这种方式，可以更好地保留图像的细节和平滑度。

全局优化是一种通过最小化拼接区域的能量函数来实现图像融合的算法。

能量函数可以由特征点匹配的误差、图像亮度的一致性等因素组成。

特征点匹配算法概要特征点匹配是计算机视觉领域中的一项重要任务，其主要是为了在不同图像或视频帧中找到相互对应的特征点。

特征点是指在图像中明显可识别的局部区域，可以通过其在不同图像中的描述符来进行匹配。

在很多计算机视觉应用中，如图像拼接、目标跟踪、三维重建等，特征点匹配是必不可少的。

1.经典算法1.1尺度不变特征变换(SIFT)SIFT算法是一种基于局部特征的描述符，其通过尺度空间上的高斯差分函数检测图像中的关键点，并计算其旋转不变的特征向量。

SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，可以在不同尺度和旋转角度下匹配特征点。

SIFT算法的主要流程包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和特征描述四个步骤。

1.2 加速稳健特征(Accelerated-robust features, SURF)SURF算法是对SIFT算法的改进，其通过积分图像和快速哈希技术实现了更快速的特征点检测和匹配。

SURF算法具有较好的尺度不变性和旋转不变性，并且可以在多尺度下进行特征点匹配。

1.3匹配追踪算法(OPTICALFLOW)匹配追踪是一类基于像素变化的特征点匹配算法，其通过计算图像中像素的运动向量来进行匹配。

典型的匹配追踪算法包括Lucas-Kanade光流算法和Horn-Schunck光流算法。

2.深度学习算法2.1 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)卷积神经网络是一种深度学习算法，其通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取图像的特征。

在特征点匹配中，可以使用卷积神经网络来学习特征点的表示并进行匹配。

相比于传统算法，卷积神经网络可以自动学习图像的特征表示，具有更强的泛化能力。

2.2 微调网络(Fine-tuned network)微调网络是在预训练好的卷积神经网络模型上进行微调，以适应特定任务的需求。

在特征点匹配中，可以使用微调网络对图像进行特征提取，并使用其中一种距离度量方法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行特征点的匹配。

大规模图像检索中的特征提取与相似度匹配算法随着数字图像的广泛应用，如何高效地检索并匹配大规模图像数据成为了一个重要的问题。

在大规模图像检索中，特征提取和相似度匹配算法是两个关键的步骤。

特征提取主要是提取图像中的重要信息，将图像表示为多维向量；而相似度匹配则是根据特征向量进行图像之间的相似度计算。

本文将详细介绍大规模图像检索中的特征提取与相似度匹配算法。

一、特征提取算法特征提取算法旨在将图像中的信息转化为能够描述图像特征的向量。

常见的特征提取算法有SIFT、SURF、ORB等。

1. 尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种广泛应用的特征提取算法，它通过局部不变性检测器在图像中寻找极值点，并基于这些极值点提取特征描述子。

SIFT具有尺度不变性和旋转不变性的特点，对于图像的旋转、平移、缩放、亮度变化等具有较好的鲁棒性。

2. 加速稳健特征（SURF）SURF是一种类似于SIFT的特征提取算法，它引入了一种快速测量算子，同时利用图像的积分图像来提高计算效率。

SURF算法具有较好的尺度不变性和旋转不变性，且相对于SIFT算法而言更快速。

3. 高效二进制描述符（ORB）ORB是一种基于FAST关键点检测器和BRIEF描述子的特征提取算法。

FAST关键点检测器能够快速地检测图像中的角点，而BRIEF描述子则通过比较像素对来生成二进制描述符。

ORB算法具有较高的计算速度和较好的鲁棒性。

二、相似度匹配算法相似度匹配算法用于计算特征向量之间的相似度以及找出与查询图像相似度最高的图像。

常见的相似度匹配算法有欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。

1. 欧氏距离欧氏距离是最常用的相似度度量方法之一，它的计算方式是计算两个向量之间的欧氏距离。

欧氏距离较小表示两个向量之间的相似度较高。

2. 余弦相似度余弦相似度是一种常用的向量相似度计算方法，它通过计算两个向量之间的夹角余弦值来评估它们之间的相似程度。

余弦相似度在图像检索中广泛应用，并且具有较好的性能。

图像特征提取算法的使用方法图像特征提取算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，它通过对图像进行分析和处理，从中提取出具有代表性的信息，用于实现图像分类、目标检测、图像匹配等应用。

本文将介绍图像特征提取算法的基本原理和使用方法。

一、图像特征提取算法的基本原理图像特征提取算法主要基于图像的局部纹理、颜色、形状等特征进行分析。

以下是几种常见的图像特征提取算法及其基本原理：1. 尺度不变特征变换(SIFT)SIFT算法提取图像的局部不变特征，它通过检测关键点并为每个关键点计算一个局部描述子来实现。

SIFT算法具有旋转、尺度、亮度不变性，可以在图像中检测到对象的局部特征。

2. 霍夫变换(Hough Transform)霍夫变换算法主要用于检测图像中的直线和圆等形状。

它通过将图像空间投影到参数空间，再通过参数空间中的峰值来检测对象的形状。

3. 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)PCA算法通过将高维数据转换为低维数据，保留主要特征来进行特征提取。

它将图像中的像素点组成的高维向量进行降维操作，得到一组与原图像相关性最高的特征。

4. 纹理特征提取算法纹理特征提取算法主要利用图像的纹理信息进行特征提取。

常见的纹理特征提取算法包括局部二值模式(LBP)、灰度共生矩阵(GLCM)等。

以上是常见的几种图像特征提取算法，具体的使用方法会因算法而异。

二、图像特征提取算法的使用方法图像特征提取算法的使用方法主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理在进行特征提取之前，需要对图像进行预处理，以减少噪声和增强图像的对比度。

常见的图像预处理方法包括灰度化、平滑化、边缘检测等。

根据具体的算法需求选择相应的预处理方法。

2. 特征提取选择合适的特征提取方法对图像进行特征提取。

根据不同的应用需求选择不同的特征提取算法。

如使用SIFT算法可以提取图像的关键点及其描述子，使用霍夫变换可以提取图像中的直线和圆等形状。

计算机视觉中的图像匹配方法图像匹配是计算机视觉领域中一个重要的任务，它涉及到在不同图像之间找到相似的特征点或物体。

随着计算机视觉技术的不断发展，图像匹配已经成为很多应用领域的关键技术之一，如图像检索、目标跟踪、拼接和三维重建等。

本文将介绍一些常用的图像匹配方法。

一、基于特征描述子的图像匹配方法基于特征描述子的图像匹配方法是目前应用最广泛的图像匹配方法之一。

该方法通过检测图像中的关键点，并提取关键点周围的局部特征描述子，然后通过比较描述子之间的相似度来进行匹配。

其中，SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（旋转不变的二进制）是比较常用的特征描述子算法。

二、基于模板匹配的图像匹配方法基于模板匹配的图像匹配方法主要是通过将一个特定的模板图像与待匹配图像进行比较，以确定两者之间的相似性。

这种方法在图像中存在明显目标物体，并且具有特定的形状、纹理或结构时非常有效。

其中最常用的方法是使用相关性匹配或归一化相关性匹配。

三、基于深度学习的图像匹配方法近年来，基于深度学习的图像匹配方法取得了显著的进展。

深度学习中的卷积神经网络（CNN）可以自动从图像中学习到特征表示，并且在图像匹配任务中取得了很好的效果。

例如，Siamese网络和Triplet网络可以在图像中学习到紧凑的特征表示，从而实现图像的无监督匹配。

四、基于几何约束的图像匹配方法基于几何约束的图像匹配方法主要利用图像之间的几何属性进行匹配。

例如，通过计算两幅图像之间的基础矩阵或本质矩阵，可以得到匹配点之间的几何关系。

此外，RANSAC算法常用于去除误匹配点。

五、基于局部邻域的图像匹配方法基于局部邻域的图像匹配方法是通过比较图像中局部邻域的颜色、纹理或结构等信息来进行匹配。

例如，直方图匹配、局部二值模式（LBP）和局部相位量化（LPQ）都是常用的局部特征描述子，可以用于图像匹配任务。

六、基于光流的图像匹配方法基于光流的图像匹配方法主要通过估计图像中特征点在时间和空间上的位移，来实现图像的匹配。

常见特征检测算法介绍特征检测算法是计算机视觉领域中常用的技术之一，用于从图像或视频中提取出具有一定重要性或者代表性的特征点或区域。

这些特征点或者区域可以帮助我们进行图像匹配、物体识别、边缘检测等任务。

下面将介绍几种常见的特征检测算法。

1.SIFT（尺度不变特征变换）SIFT是一种基于局部特征的算法，最初由Lowe 在1999 年提出。

它通过寻找图像中的尺度和旋转不变性的关键点，来提取特征点。

SIFT 算法先对图像进行多尺度的高斯滤波，然后计算出尺度空间极值点。

随后，选取关键点并计算其主方向。

最后，通过在关键点周围的窗口里计算梯度直方图，生成特征描述子。

2.SURF（加速稳健特征）SURF是一种快速且具有不变性的特征检测算法，由Bay等人于2024年提出。

它采用了一种叫做积分图像的计算方法来加速特征的提取过程。

SURF 的关键点提取过程与SIFT 类似，但是采用了一种叫作Haar小波响应的方法来计算特征描述子。

3.FAST（特征快速）FAST 是一种具有高速性能的角点检测算法，由Rosten 和Drummond 在2024年提出。

它通过比较像素点灰阶值和邻域像素点的灰阶值来判断是否为关键点。

FAST 算法具有简单、快速和鲁棒的特点，被广泛应用于图像和视频中特征点的检测。

4. Harris 角点检测算法Harris 角点检测算法是一种基于图像灰度变化的特征检测算法，由Harris和Stephens 在1988 年提出。

它通过计算图像灰度在不同方向上的变化率，来判断一些像素点是否为角点。

Harris 角点检测算法简单、快速，且对光照变化和图像旋转具有一定的不变性。

5. ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）ORB 是一种特征点检测和描述子生成算法，由Rublee等人于2024年提出。

ORB 算法结合了FAST 点检测和BRIEF 描述子生成算法，同时引入了旋转不变性和仿射不变性，提高了算法的鲁棒性和性能。

基于C的图像识别算法设计与调优图像识别技术是人工智能领域中的重要应用之一，随着深度学习技术的发展，基于C语言的图像识别算法设计与调优变得越来越重要。

本文将介绍基于C语言的图像识别算法设计与调优的相关内容，包括算法原理、实现步骤、调优方法等。

一、算法原理图像识别算法的核心是对图像进行特征提取和分类识别。

在基于C语言的图像识别算法设计中，常用的算法包括SIFT、SURF、HOG等。

这些算法通过提取图像的局部特征，然后通过机器学习模型进行分类识别。

SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种基于局部特征的图像匹配算法，它通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点周围的局部特征描述子来实现图像匹配和目标识别。

SURF（加速稳健特征）算法是SIFT算法的改进版本，它采用了一种快速计算特征点的方法，并且在保持精度的同时提高了计算速度。

HOG（方向梯度直方图）算法是一种用于目标检测和图像分类的特征描述方法，它通过计算图像中每个像素点的梯度方向和大小来描述图像的特征。

二、实现步骤基于C语言的图像识别算法设计通常包括以下几个步骤：图像预处理：包括图像去噪、灰度化、边缘检测等操作，以便提取更准确的特征。

特征提取：使用SIFT、SURF、HOG等算法提取图像的局部特征，并生成特征描述子。

特征匹配：将待识别图像的特征描述子与数据库中已知类别的特征描述子进行匹配，找到最相似的类别。

分类识别：根据匹配结果对待识别图像进行分类识别，并输出识别结果。

三、调优方法为了提高基于C语言的图像识别算法的准确率和效率，可以采用以下调优方法：参数调优：对于SIFT、SURF等算法，可以调整参数以获得更好的性能表现，如改变尺度空间、阈值设置等。

特征选择：在特征提取阶段，可以选择更具代表性和区分性的特征进行提取，避免冗余信息对分类结果造成干扰。

模型优化：可以采用深度学习技术对传统机器学习模型进行优化，如使用卷积神经网络（CNN）等模型提高准确率。

并行计算：利用多线程或并行计算技术加速图像处理和特征提取过程，提高系统响应速度。

基于局部不变特征和直方图相似距离的图像匹配原文来自IEEE “ Image Matchi ng Based on Local Inv aria nt Feature ” 摘要：本文将一种基于局部不变的特征描述符ARPIH与直方图相关性判断结合起来，提出了一种新的图像匹配算法。

本方法保留了ARPIH描述的优点，在匹配旋转、亮度变化、透视等畸变图像时显示出了鲁棒性。

通过求取模板图像和目标图像的两个描述直方图间的相似点的个数进行相似性匹配，提高了匹配精度。

该方法在几何形变和光照变化的图像中显示出其较好的匹配结果。

关键词：图像匹配局部不变特征APPIH 直方图相似性距离一、引言图像匹配就是在目标图像中找出与模板图像相同或相似的部分。

随着技术的发展，图像匹配在现代航天、军事、医学、工业等很多应用的信息处理中都是十分重要的。

因为图像成像条件（比如：光照条件、视角、旋转和传感器）的变化，对图像匹配的要求越来越多。

在存在图像畸变的情况下，如何找到一个快速的具有高鲁棒性的图像匹配算法成为了研究的重点内容。

近期研究表明，利用图像的局部信息足以描述图像包含的内容［2］，并可利用其进行图像匹配而避免图像分割带来的误差。

Lowe［3］把局部DOG极值点作为兴趣点，并通过计算局部图像梯度直方图提出一个特定的局部描述符。

Schmidt和Mohr［4］证明了局部信息足以用来进行图像识别。

他们把Harris角点作为兴趣点，然后从它领域提炼出旋转不变描述符。

这个描述符可以保证对旋转图像的正确匹配。

Tuytelaars和Van Goal在角点和灰度极值构造一个小的仿射不变区域。

所有的方法在搜索特定的平行四边形结构时是一样的，［3］和［4］是灰度不变的，［5］是仿射不变的。

雷钦和文高［6］提出了一个新的局部不变描述符一角放射分割强度直方图（APPIH ），它是用一系列灰度，旋转不变特征描述符来描述图像的。

这种方法可以解决图像匹配中的几何畸变和光照变化问题，但是操作复杂，匹配时间长。