SIFT图像特征点检测实验报告

基于SIFT特征检测的图像拼接
谌颃
【期刊名称】《哈尔滨师范大学自然科学学报》
【年(卷),期】2017(033)002
【摘要】针对图像拼接方法中存在的特征提取精度低,以及拼接后存在的拼接裂缝和“GHOST”现象等问题,基于SIFT特征检测的图像拼接.通过采用图像特征点提取和匹配有较强的稳定性和精确度的SIFT特征检测算法,且通过采用较低复杂度的动态规划算法找到最佳缝合线,最后对拼接后的图像通过泊松融合进行平滑处理来完成图像的拼接,并采用自行拍摄的图像进行仿真实验.仿真实验结果表明,基于SIFT 特征检测的图像拼接方法具有较高的稳定性和特征提取精度,同时具有较低的特征点提取误差,并对图像拼接中存在的拼接裂缝和“GHOST”现象有很好的抑制作用.【总页数】5页(P75-79)
【作者】谌颃
【作者单位】广东技术师范学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于SIFT特征检测的图像拼接优化算法研究 [J], 党建武;宗岩;王阳萍
2.基于SIFT特征检测和三次插值样条的快速曲面重构算法 [J], 阳建中;陈慧蓉;胡俐蕊
3.基于PCA-SIFT特征检测的眼底图像拼接 [J], 魏丽芳;潘林;黄琳琳;余轮
4.基于改进ORB特征检测的多视角图像拼接 [J], 李文;李小艳
5.基于SIFT,PCA-SIFT和SURF特征检测方法的研究 [J], 李宏荣;李晓明
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

计算机视觉编程作业-SIFT特征点提取SIFT识别图像宽度、高度以及最重要的比例尺上的独特关键点。

通过考虑尺度，我们可以确定即使在感兴趣的模板改变大小、图像质量变得更好或更差，或者当模板发生视点或纵横比发生变化时，这些关键点也会（在一定程度上）保持稳定。

此外，每个关键点都有一个相关的方向，这使得SIFT特征不受模板旋转的影响。

最后，SIFT将为每个关键点生成一个描述符，一个128长的向量，允许对关键点进行比较。

这些描述符只不过是在关键点邻域内计算的梯度直方图。

本文为SIFT从零一步步搭建的步骤。

1.图像高斯金字塔与DoG空间生成通常，图像金字塔是连续模糊值σ的高斯模糊图像与不同尺度的图像组成。

相同尺度一组图像我们称之为一个octave层，每一层由若干高斯模糊图像组成。

由于需要对图像进行高斯模糊操作，所以对原始的RGB图像要进行灰度图转换，再进行高斯模糊。

首先便是生成高斯金字塔的过程，高斯金字塔每一个octave层的尺度不一样，相邻octave层的尺度相差1倍。

一般octave层数O有固定计算公式为：O=log2min(W,H)−2(1)其中W和H分别为图像在该octave层的尺度宽与高，此公式层数是不针对对原图尺寸进行上采样生成octave的情况，如果上采样则计算的O层数应为log2min(W,H)−1。

图1.高斯金字塔与DoG空间每一个octave层将有S+3层的图像，相邻连个图像之间的模糊值k倍，并且这里的模糊值均相对于原始图像。

其中S为人为设定值，我们这里设定为3。

k有固定计算公式，k=21/S。

第o层octave层的第r张图像的模糊值为σ(o,r)=σ02o+r s。

其中σ0为高斯模糊的初始值，一般建议设置为1.6，而考虑相机已经对图像进行σ=0.5的模糊，故实际我们也可以设置为σ0=√1.62−0.52=1.52。

在生成高斯金字塔时，由于σ(o+1,0)=σ02o+1=σ02o+ss=σ(o,s)，故可以直接取上一层octave的第s张图像直接进行下采样，作为下一层octave的第1张图像。

第1篇一、实验名称二、实验目的三、实验原理四、实验设备与材料五、实验步骤1. 实验准备2. 实验操作2.1 实验一：...2.2 实验二：...2.3 实验三：...3. 实验结果记录六、实验数据与分析1. 实验数据2. 数据分析2.1 实验一：...2.2 实验二：...2.3 实验三：...七、实验结果与讨论1. 实验结果1.1 实验一：...1.2 实验二：...1.3 实验三：...2. 讨论与分析2.1 实验一：...2.2 实验二：...2.3 实验三：...八、实验结论九、实验改进建议十、参考文献一、实验名称（请在此处填写实验名称，如：计算机视觉-显著性检测实验）二、实验目的（请在此处填写实验目的，如：掌握显著性检测算法的基本原理，熟悉不同算法的特点和适用场景，并通过实验验证算法的有效性。

）三、实验原理（请在此处简要介绍实验所涉及的原理，如：HC显著性检测、基于最小方向对比度显著性检测、基于最稳定区域显著性检测等。

）四、实验设备与材料1. 计算机2. OpenCV库3. 实验图像五、实验步骤1. 实验准备1.1 熟悉实验所需的软件和库，如Python、OpenCV等。

1.2 准备实验所需的图像数据。

2. 实验操作2.1 使用Python和OpenCV分别实现HC显著性检测、基于最小方向对比度显著性检测以及基于最稳定区域显著性检测算法。

2.2 调整各算法的参数，比较不同参数设置下的检测效果。

2.3 可视化显著性检测结果，通过图像分析显著性区域的覆盖情况。

3. 实验结果记录3.1 记录不同算法在不同参数设置下的检测结果。

3.2 分析显著性区域的覆盖情况，评估不同算法的检测效果。

六、实验数据与分析1. 实验数据1.1 不同算法在不同参数设置下的检测结果。

1.2 显著性区域的覆盖情况。

2. 数据分析2.1 分析不同算法在不同参数设置下的检测结果，比较其优缺点。

2.2 分析显著性区域的覆盖情况，评估不同算法的检测效果。

基于SIFT的目标识别及图像拼接的开题报告一、研究背景随着计算机图形学与计算机视觉的不断发展，图像识别和图像处理已经成为计算机领域一个比较热门的研究方向。

其中，基于SIFT特征的目标识别及图像拼接技术就是较为常用的一种方法。

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种基于尺度空间的特征提取算法，在目标识别和图像拼接中被广泛应用。

SIFT特征提取算法通过尺度空间的变换来提取图像的局部特征，而这些局部特征对于尺度、旋转、平移等变换是不变的。

二、研究内容本文主要研究基于SIFT的目标识别和图像拼接技术，包括以下几个方面：1. SIFT特征提取及匹配算法的研究。

该部分主要研究SIFT算法的原理及其在图像识别和图像拼接中的应用。

具体包括SIFT特征的提取、特征描述子的生成和特征匹配等内容。

2. 基于SIFT的目标识别。

针对图像目标识别中常见的问题，如光照变化、尺度变换、噪声等，通过SIFT特征提取及匹配算法实现目标的识别。

3. 基于SIFT的图像拼接。

该部分主要研究基于SIFT特征实现的图像拼接技术。

通过提取多幅图像的SIFT特征，进行特征匹配和变换估计，最终实现图像的拼接。

三、研究方法本文的研究方法主要包括以下几个步骤：1. 学习SIFT特征提取及匹配算法的基本原理。

2. 收集一些常用的图像数据集，并针对图像中常见的问题，如光照变化、尺度变换等进行处理。

3. 基于Python等编程语言实现SIFT特征提取及匹配算法，并对目标识别和图像拼接进行实验验证。

四、研究意义本文的研究成果主要有以下几个方面的意义：1. 提高目标识别和图像拼接的技术水平，对于实际应用有重要的影响。

2. 深入研究SIFT算法在图像处理中的应用，有助于进一步理解和发展基于特征的图像处理算法。

3. 推动基于SIFT特征的目标识别和图像拼接技术在其他领域的应用，如自动驾驶、机器人视觉等。

五、研究难点及解决方案本文的研究难点主要在于SIFT算法的实现和参数调整等方面。

图像特征点提取及匹配算法研究论文1.SIFT算法：SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种经典的图像特征点提取算法。

该算法首先使用高斯滤波器对图像进行多尺度的平滑处理，然后使用差分算子来检测图像中的关键点，最后计算关键点的主方向和描述符。

SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，对于图像中存在较大尺度和角度变化的情况下仍能提取出稳定的特征点。

2.SURF算法：SURF（Speeded Up Robust Features）算法是一种快速的特征点提取算法，它在SIFT算法的基础上进行了优化。

SURF算法使用Haar小波响应来检测图像中的特征点，并使用积分图像来加速计算过程。

此外，SURF算法还使用了一种基于方向直方图的特征描述方法，能够提取出具有旋转不变性和尺度不变性的特征点。

3.ORB算法：ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一种快速的特征点提取和匹配算法。

该算法结合了FAST角点检测算法和BRIEF描述符算法，并对其进行了改进。

ORB算法利用灰度值的转折点来检测图像中的角点，并使用二进制字符串来描述关键点，以提高特征点的匹配速度。

ORB算法具有较快的计算速度和较高的匹配精度，适用于实时应用。

4.BRISK算法：BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）算法是一种基于二进制描述符的特征点提取和匹配算法。

该算法首先使用田字形格点采样方法检测关键点，然后使用直方图来描述关键点的方向和纹理特征。

最后，BRISK算法使用二进制字符串来表示关键点的描述符，并使用汉明距离来进行特征点的匹配。

BRISK算法具有较快的计算速度和较高的鲁棒性，适用于大规模图像匹配任务。

总结起来，图像特征点提取及匹配算法是计算机视觉领域中的重要研究方向。

本文介绍了一些常用的特征点提取及匹配算法，并对其进行了讨论。

图像匹配点对的检测方法图像匹配在计算机视觉领域中起着重要的作用，它可以用于目标跟踪、图像识别、三维重建等各种应用。

而图像匹配的关键在于确定图像中的对应点对，即找到两个图像中具有相似语义的特征点。

本文将介绍几种常用的图像匹配点对的检测方法。

一、SIFT算法SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是一种图像特征提取算法，广泛应用于图像匹配之中。

该算法的主要思想是通过检测图像中的尺度不变特征点，并对这些特征点进行描述。

在对比两幅图像时，可以通过比较这些特征点的描述子来确定图像中的对应点对。

SIFT算法的具体过程如下：1. 尺度空间构建：通过高斯金字塔构建每组不同尺度的图像。

2. 尺度不变特征点检测：在每个尺度上，通过DoG（Difference of Gaussian）算法检测特征点。

3. 方向分配：为每个特征点分配主方向，使得特征点具有旋转不变性。

4. 特征描述：根据特征点的主方向，计算其周围像素的梯度直方图，生成特征描述子。

二、SURF算法SURF（Speeded-Up Robust Features）算法是对SIFT算法的改进和优化。

该算法通过使用积分图像来加速特征点检测和描述子计算的过程，提高了算法的实时性和稳定性。

SURF算法的具体过程如下：1. 尺度空间构建：通过使用高斯滤波器构建图像的尺度空间金字塔。

2. 特征点检测：在每个尺度上，通过Hessian矩阵的行列式来检测特征点。

3. 特征点定位：通过非极大值抑制和阈值判定，选取具有较大响应的特征点。

4. 主方向分配：为每个特征点分配主方向，使得特征点具有旋转不变性。

5. 特征描述：根据特征点的主方向，在其周围的区域计算特征描述子。

三、ORB算法ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是一种具备旋转不变性和计算效率的图像特征描述算法。

该算法结合了FAST角点检测算法和BRIEF描述算法，可以快速且准确地进行特征点检测和描述。

SIFT算法提取特征总结SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）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尺度不变性的关键点，并计算出这些关键点的描述子，从而实现图像的匹配、识别等任务。

下面将对SIFT算法进行总结。

一、SIFT算法的基本思想1.构建高斯金字塔：通过不同尺度的高斯滤波器对原始图像进行平滑，得到一系列不同尺度的图像。

2.构建高斯差分金字塔：对高斯金字塔进行相邻层之间的差分，得到一系列不同尺度的差分图像。

3.寻找关键点：在每个尺度的差分图像中，通过比较一个像素与其周围的26个像素，判断是否为极值点，这些极值点即为关键点。

4.精确定位关键点位置：通过插值计算关键点的亚像素位置。

5.确定关键点的尺度和方向：根据关键点的尺度和梯度方向，构建关键点的方向直方图，找到主方向。

6.计算关键点的描述子：根据关键点周围的图像局部梯度，构建特征向量，得到关键点的描述子。

二、SIFT算法的特点1.尺度不变性：SIFT算法通过高斯金字塔和高斯差分金字塔的构建，使得算法对图像的尺度变化具有不变性，能够在不同尺度上检测到相同的关键点。

2.旋转不变性：SIFT算法通过确定关键点的主方向，将关键点的描述子旋转到相同的方向，使得算法对图像的旋转变化具有不变性。

3.具有唯一性：SIFT算法通过极值点检测和亚像素插值，能够找到图像中稳定的关键点，并且能够通过描述子计算，使得关键点具有唯一性。

4.强鲁棒性：SIFT算法通过对图像局部梯度的计算，能够对光照、噪声等变化具有鲁棒性，使得算法具有较好的稳定性。

三、SIFT算法的应用1.图像匹配：通过提取图像的关键点和描述子，将两幅图像进行特征点的匹配，从而实现图像的对齐、拼接等任务。

2.物体识别：通过提取物体图像的SIFT特征，并建立特征数据库，可以对未知图像进行特征的匹配和识别，实现物体的检测和识别。

3.目标跟踪：将目标物体的SIFT特征提取出来，并通过匹配目标特征和图像中的特征点，可以进行目标的跟踪和定位。

基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法一、引言介绍多视角深度图配准算法的意义及研究现状，阐述SIFT图像特征匹配在图像配准中的重要性。

二、SIFT图像特征提取介绍SIFT算法的基本原理及其实现方式，包括尺度空间构建、关键点检测、局部特征描述等。

三、基于SIFT的多视角深度图配准介绍基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法，包括图像对齐、深度图对齐、三维点云生成等步骤。

四、实验与结果分析通过实验证明算法的有效性和准确性，采用定量和定性分析的方式比较不同方法的优劣，并讨论其应用场景。

五、结论与展望总结全文工作，归纳出本文的贡献和不足，并展望未来相关研究方向及改进措施。

随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，多视角深度图配准成为了一个研究热点。

多视角深度图配准是指将来自不同视角的深度图或结构光扫描等信息融合在一起，生成三维模型或场景，以便进行三维重建、机器人导航、虚拟现实等应用。

在多视角深度图配准算法中，图像配准是其中一个非常重要的环节之一。

快速准确地对于多视角的深度图进行配准就可以产生高质量的三维场景。

目前，对于多视角深度图中的配准问题，已有许多相关研究和算法。

这些算法一般采用从应用程序中收集多个图像来进行拍摄的传统摄影的方法。

然而，在图像进行配准时存在许多困难，例如光照条件的变化、图像中存在重复的物体、不同视角的误差不同等。

因此，开发一种快速准确的图像配准算法仍然是一个具有挑战性的问题。

SIFT算法是一种基于图像特征的配准方法，常常被用来进行特征提取和匹配。

它通过对图像进行尺度空间分析，检测出关键点并生成其局部特征描述符，用于图像匹配和目标识别。

由于其对于尺度和旋转不变性以及对于干扰性和噪声的抵抗能力，SIFT算法被广泛应用于图像配准的领域。

其中，SIFT算法通过关键点的检测和局部描述符的生成，将图像从二维坐标空间转化到高维向量空间中，利用向量空间的距离度量法来计算两幅图像之间的相似度，从而获得图像的配准结果。

图像拼接一、实验原理及实验结果图像拼接就是将一系列针对同一场景的有重叠部分的图片拼接成整幅图像，使拼接后的图像最大程度地与原始场景接近，图像失真尽可能小。

基于SIFT算法则能够对图像旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化，仿射变换，噪声也能保持一定程度的稳定性。

本次实验运用SIFT匹配算法来提取图像的特征点，采用随机抽样一致性算法求解单应性矩阵并剔除错误的匹配对。

最后用加权平均融合法将两帧图像进行拼接。

具体过程为：首先选取具有重叠区域的两帧图像分别作为参考图像和待拼接图像，然后使用特征提取算法提取特征点，并计算特征点描述子，根据描述子的相似程度确定互相匹配的特征点对。

再根据特征点对计算出待拼接图像相对于参考图像的单应性矩阵，并运用该矩阵对待拼接图像进行变换，最后将两帧图像进行融合，得到拼接后的图像。

1.特征点检测与匹配特征点检测与匹配中的尺度空间理论的主要思想就是利用高斯核对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，再对这些序列就行尺度空间的特征提取。

二维的高斯核定义为：G(x,y,σ)=12πσ2e−(x2+y2)2σ2⁄对于二维图像I(x,y)，在不同尺度σ下的尺度空间表示I(x,y,σ)可由图像I(x,y)与高斯核的卷积得到：L(x,y,σ)=G(x,y,σ)∗I(x,y)其中，*表示在x 和 y方向上的卷积，L表示尺度空间，(x,y)代表图像I上的点。

为了提高在尺度空间检测稳定特征点的效率，可以利用高斯差值方程同原图像进行卷积来求取尺度空间极值：D(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)−G(x,y,σ))∗I(x,y)= L(x,y,kσ)−L(x,y,σ)其中k为常数，一般取k=√2。

SIFT算法将图像金字塔引入了尺度空间，首先采用不同尺度因子的高斯核对图像进行卷积以得到图像的不同尺度空间，将这一组图像作为金字塔图像的第一阶。

接着对其中的2倍尺度图像(相对于该阶第一幅图像的2倍尺度)以2倍像素距离进行下采样来得到金字塔图像第二阶的第一幅图像，对该图像采用不同尺度因子的高斯核进行卷积，以获得金字塔图像第二阶的一组图像。