物體識(shí)別中的特征-基于sift特征提取、描述、匹配(參考版)
2024-08-16 09:47本頁面
【正文】 對(duì)于圖像灰度值整體漂移 ，圖像各點(diǎn)的梯度是鄰域像素相減得到，所以也能去除。 ? ?1 2 1 2 8, , ,W w w w?? ?1 2 1 2 8, , ,L l l l?。圖像區(qū)域的半徑通過下式計(jì)算 ： ? ?3 2 1 12o c t dr a d iu s ? ? ? ? ??oct? 4d?? 128維關(guān)鍵點(diǎn)描述子生成步驟 37 xyxy關(guān)鍵點(diǎn)描述 2. 將坐標(biāo)移至關(guān)鍵點(diǎn)主方向 那么旋轉(zhuǎn)角度后新坐標(biāo)為： ? c o s s i n? s i n c o sxxyy?????? ? ? ? ? ???? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?38 4*4的小塊，對(duì)每個(gè)小塊統(tǒng)計(jì)其每個(gè)像素的梯度值和方向，形成梯度直方圖。 35 關(guān)鍵點(diǎn)描述 xyxy3 oc t?3oc t?xy3 oc t?3 oc t? Lowe實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ： 描述子采用 4 4 8＝ 128維向量表征 ， 綜合效果最優(yōu)（不變性與獨(dú)特性）。然后在 4 4的窗口內(nèi)計(jì)算 8個(gè)方向的梯度方向直方圖。 左圖的種子點(diǎn)由 8 8單元組成。 33 34 關(guān)鍵點(diǎn)描述 關(guān) 鍵 點(diǎn) 周 圍 區(qū) 域 圖 像 梯 度 關(guān) 鍵 點(diǎn) 描 述 子 下圖是一個(gè) SIFT描述子事例。用來作為目標(biāo)匹配的依據(jù)，也可使關(guān)鍵點(diǎn)具有更多的不變特性，如光照變化、 3D視點(diǎn)變化等。 ? 關(guān)鍵點(diǎn)的主方向與輔方向 特征檢測(cè) 32 圖像的關(guān)鍵 點(diǎn)和特征已 檢測(cè)完畢，每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)有三個(gè)信息：位置、尺度、方向；同時(shí)也就使關(guān)鍵點(diǎn)具備平移、縮放、和旋轉(zhuǎn)不變性。 30 關(guān)鍵點(diǎn)方向分配 ? 方向 直方圖的生成 確定關(guān)鍵點(diǎn)的方向采用梯度直方圖統(tǒng)計(jì)法，統(tǒng)計(jì)以關(guān)鍵點(diǎn)為原點(diǎn)，一定區(qū)域內(nèi)的圖像像素點(diǎn)對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)方向生成所作的貢獻(xiàn)。 29 關(guān)鍵點(diǎn)方向分配 通過尺度不變性求極值點(diǎn)，可以使其具有縮放不變的性質(zhì)，利用關(guān)鍵點(diǎn)鄰域像素的梯度方向分布特性，我們可以為每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)指定方向參數(shù)方向， 從而使描述子對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)具有不變性。 為了檢測(cè)主曲率是否在某域值 r下，只需檢測(cè) 成立時(shí)將關(guān)鍵點(diǎn)保留，反之剔除。 假設(shè)是 α較大的特征值，而是 β較小的特征值，令 ， 則 兩個(gè)特征值相等時(shí)最小，隨著的增大而增大。 12TDD X D XX?? ??????????28 邊緣響應(yīng)處的極值點(diǎn)的 去除 DOG算子會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)的邊緣響應(yīng)，需要剔除不穩(wěn)定的邊緣響應(yīng)點(diǎn)。通過 上面求得 的精確點(diǎn)，計(jì)算精確極值，計(jì)算公式如下： D(?? )過 小的點(diǎn)易受噪聲的干擾而變得 不穩(wěn)定，因此應(yīng)該剔除。 3. 若 小于 。 為了尋找 DoG函數(shù)的極值點(diǎn)， 每一個(gè)像素點(diǎn)要和它所有的相鄰點(diǎn)比較，看其是否比它的圖像域和尺度域 的相鄰點(diǎn)大或者小。 關(guān)鍵 點(diǎn)檢測(cè)相關(guān) 問題 5. 高斯差分（ DOG）金字塔 25 中間的檢測(cè)點(diǎn)和它同尺度的 8個(gè)相鄰點(diǎn)和上下相鄰尺度對(duì)應(yīng)的 9
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