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sift特征，如何獲取一個(gè)點(diǎn)的SIFT特征

來源：整理時(shí)間：2023-08-29 22:23:03 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，如何獲取一個(gè)點(diǎn)的SIFT特征
2，為什么提取到的sift特征具有不變性各位大蝦幫幫我吧
3，sift特征點(diǎn)的主方向代表什么
4，sift算是是屬于圖像匹配還是圖像配準(zhǔn)
5，怎么對harris角點(diǎn)進(jìn)行sift描述
6，cnn特征和sift特征的區(qū)別

1，如何獲取一個(gè)點(diǎn)的SIFT特征

可以c參考matlab中自帶的surf特征的做法

如何獲取一個(gè)點(diǎn)的SIFT特征

2，為什么提取到的sift特征具有不變性各位大蝦幫幫我吧

SIFT有尺度不變性，這個(gè)是由尺度金字塔的構(gòu)造造成的。SIFT有旋轉(zhuǎn)不變性，這個(gè)是因?yàn)闀?huì)計(jì)算描述子的主方向，然后匹配時(shí)檢查匹配點(diǎn)的主方向。SIFT有光照不變性，這個(gè)是由于描述的是梯度特征，梯度只是看對比，因此和其他的不同。你先看論文，花一天時(shí)間看了一遍，什么都懂了。

支持一下感覺挺不錯(cuò)的

為什么提取到的sift特征具有不變性各位大蝦幫幫我吧

3，sift特征點(diǎn)的主方向代表什么

描述的時(shí)候用梯度描述，這點(diǎn)知道吧？對梯度方向進(jìn)行直方圖處理。會(huì)有峰值啊。把第一峰值的方向設(shè)置為主方向。如果第二峰值的量度達(dá)到了第一峰值的百分之八十，那么把第二個(gè)峰值的方向也設(shè)置一個(gè)主方向。

這些特征點(diǎn)可以視為圖像的壓縮版本，在某種程度上代表了圖像。有這些特征點(diǎn)，可以和另一幅圖像進(jìn)行匹配，用兩個(gè)圖像的特征點(diǎn)計(jì)算匹配程度。

sift特征點(diǎn)的主方向代表什么

4，sift算是是屬于圖像匹配還是圖像配準(zhǔn)

sift匹配（scale-invariant feature transform，尺度不變特征轉(zhuǎn)換)是一種電腦視覺的算法用來偵測與描述影像中的局部性特征，它在空間尺度中尋找極值點(diǎn)，并提取出其位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變量，此算法由 david lowe 在1999年所發(fā)表，2004年完善總結(jié)。其應(yīng)用范圍包含物體辨識(shí)、機(jī)器人地圖感知與導(dǎo)航、影像縫合、3d模型建立、手勢辨識(shí)、影像追蹤和動(dòng)作比對。局部影像特征的描述與偵測可以幫助辨識(shí)物體，sift 特征是基于物體上的一些局部外觀的興趣點(diǎn)而與影像的大小和旋轉(zhuǎn)無關(guān)。對于光線、噪聲、些微視角改變的容忍度也相當(dāng)高。基于這些特性，它們是高度顯著而且相對容易擷取，在母數(shù)龐大的特征數(shù)據(jù)庫中，很容易辨識(shí)物體而且鮮有誤認(rèn)。使用 sift特征描述對于部分物體遮蔽的偵測率也相當(dāng)高，甚至只需要3個(gè)以上的sift物體特征就足以計(jì)算出位置與方位。在現(xiàn)今的電腦硬件速度下和小型的特征數(shù)據(jù)庫條件下，辨識(shí)速度可接近即時(shí)運(yùn)算。sift特征的信息量大，適合在海量數(shù)據(jù)庫中快速準(zhǔn)確匹配。2、sift特征的主要特點(diǎn) 從理論上說，sift是一種相似不變量，即對圖像尺度變化和旋轉(zhuǎn)是不變量。然而，由于構(gòu)造sift特征時(shí)，在很多細(xì)節(jié)上進(jìn)行了特殊處理，使得sift對圖像的復(fù)雜變形和光照變化具有了較強(qiáng)的適應(yīng)性，同時(shí)運(yùn)算速度比較快，定位精度比較高。如：在多尺度空間采用dog算子檢測關(guān)鍵點(diǎn)，相比傳統(tǒng)的基于log算子的檢測方法，運(yùn)算速度大大加快；關(guān)鍵點(diǎn)的精確定位不僅提高了精度，而且大大提高了關(guān)鍵點(diǎn)的穩(wěn)定性；在構(gòu)造描述子時(shí)，以子區(qū)域的統(tǒng)計(jì)特性，而不是以單個(gè)像素作為研究對象，提高了對圖像局部變形的適應(yīng)能力；

圖像匹配是在大圖像中尋找與小圖像（模板）相似的區(qū)域。圖像配準(zhǔn)是將兩幅尺寸相當(dāng)?shù)膱D像映射到同一個(gè)坐標(biāo)系中，使它們的特征對應(yīng)。其中一幅圖像的坐標(biāo)不變，稱為固定圖像，另一幅圖像要平移、旋轉(zhuǎn)、縮放，稱為浮動(dòng)圖像，對號(hào)入座吧

5，怎么對harris角點(diǎn)進(jìn)行sift描述

像素變化值，在局部圖像塊中，該值最大的點(diǎn)為角點(diǎn)。Harris算子將Moravec算子做了兩個(gè)推廣： 1）用像素的變化梯度代替像素值相減并引入高斯窗函數(shù)（舉個(gè)x方向上變化的例子為證）。引入高斯窗是為了濾除噪聲的干擾。 [-1,0,1]:x方向上的偏導(dǎo)，[-1,0,1]T:y方向上的偏導(dǎo)。 2）推廣出了一個(gè)公式這樣可以計(jì)算任意方向上的像素值變化，而不在是8個(gè)固定的方向。

sift匹配（scale-invariant feature transform，尺度不變特征轉(zhuǎn)換)是一種電腦視覺的算法用來偵測與描述影像中的局部性特征，它在空間尺度中尋找極值點(diǎn)，并提取出其位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變量，此算法由 david lowe 在1999年所發(fā)表，2004年完善總結(jié)。其應(yīng)用范圍包含物體辨識(shí)、機(jī)器人地圖感知與導(dǎo)航、影像縫合、3d模型建立、手勢辨識(shí)、影像追蹤和動(dòng)作比對。局部影像特征的描述與偵測可以幫助辨識(shí)物體，sift 特征是基于物體上的一些局部外觀的興趣點(diǎn)而與影像的大小和旋轉(zhuǎn)無關(guān)。對于光線、噪聲、些微視角改變的容忍度也相當(dāng)高?；谶@些特性，它們是高度顯著而且相對容易擷取，在母數(shù)龐大的特征數(shù)據(jù)庫中，很容易辨識(shí)物體而且鮮有誤認(rèn)。使用 sift特征描述對于部分物體遮蔽的偵測率也相當(dāng)高，甚至只需要3個(gè)以上的sift物體特征就足以計(jì)算出位置與方位。在現(xiàn)今的電腦硬件速度下和小型的特征數(shù)據(jù)庫條件下，辨識(shí)速度可接近即時(shí)運(yùn)算。sift特征的信息量大，適合在海量數(shù)據(jù)庫中快速準(zhǔn)確匹配。2、sift特征的主要特點(diǎn) 從理論上說，sift是一種相似不變量，即對圖像尺度變化和旋轉(zhuǎn)是不變量。然而，由于構(gòu)造sift特征時(shí)，在很多細(xì)節(jié)上進(jìn)行了特殊處理，使得sift對圖像的復(fù)雜變形和光照變化具有了較強(qiáng)的適應(yīng)性，同時(shí)運(yùn)算速度比較快，定位精度比較高。如：在多尺度空間采用dog算子檢測關(guān)鍵點(diǎn)，相比傳統(tǒng)的基于log算子的檢測方法，運(yùn)算速度大大加快；關(guān)鍵點(diǎn)的精確定位不僅提高了精度，而且大大提高了關(guān)鍵點(diǎn)的穩(wěn)定性；在構(gòu)造描述子時(shí)，以子區(qū)域的統(tǒng)計(jì)特性，而不是以單個(gè)像素作為研究對象，提高了對圖像局部變形的適應(yīng)能力；

6，cnn特征和sift特征的區(qū)別

一、特征點(diǎn)（角點(diǎn)）匹配　　圖像匹配能夠應(yīng)用的場合非常多，如目標(biāo)跟蹤，檢測，識(shí)別，圖像拼接等，而角點(diǎn)匹配最核心的技術(shù)就要屬角點(diǎn)匹配了，所謂角點(diǎn)匹配是指尋找兩幅圖像之間的特征像素點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系，從而確定兩幅圖像的位置關(guān)系。　　角點(diǎn)匹配可以分為以下四個(gè)步驟：　　1、提取檢測子：在兩張待匹配的圖像中尋找那些最容易識(shí)別的像素點(diǎn)（角點(diǎn)），比如紋理豐富的物體邊緣點(diǎn)等?！　?、提取描述子：對于檢測出的角點(diǎn)，用一些數(shù)學(xué)上的特征對其進(jìn)行描述，如梯度直方圖，局部隨機(jī)二值特征等。檢測子和描述子的常用提取方法有：sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等?！　?、匹配：通過各個(gè)角點(diǎn)的描述子來判斷它們在兩張圖像中的對應(yīng)關(guān)系，常用方法如 flann等?！　?、消噪：去除錯(cuò)誤匹配的外點(diǎn)，保留正確的匹配點(diǎn)。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等?！　《?、SIFT匹配方法的提出　　為了排除因?yàn)閳D像遮擋和背景混亂而產(chǎn)生的無匹配關(guān)系的關(guān)鍵點(diǎn)，SIFT的作者Lowe提出了比較最近鄰距離與次近鄰距離的SIFT匹配方式：取一幅圖像中的一個(gè)SIFT關(guān)鍵點(diǎn)，并找出其與另一幅圖像中歐式距離最近的前兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，在這兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中，如果最近的距離除以次近的距離得到的比率ratio少于某個(gè)閾值T，則接受這一對匹配點(diǎn)。因?yàn)閷τ阱e(cuò)誤匹配，由于特征空間的高維性，相似的距離可能有大量其他的錯(cuò)誤匹配，從而它的ratio值比較高。顯然降低這個(gè)比例閾值T，SIFT匹配點(diǎn)數(shù)目會(huì)減少，但更加穩(wěn)定，反之亦然?！　owe推薦ratio的閾值為0.8，但作者對大量任意存在尺度、旋轉(zhuǎn)和亮度變化的兩幅圖片進(jìn)行匹配，結(jié)果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之間最佳，小于0. 4的很少有匹配點(diǎn)，大于0. 6的則存在大量錯(cuò)誤匹配點(diǎn)，所以建議ratio的取值原則如下:　　ratio=0. 4：對于準(zhǔn)確度要求高的匹配；　　ratio=0. 6：對于匹配點(diǎn)數(shù)目要求比較多的匹配；　　ratio=0. 5：一般情況下?！　∪?、常見的SIFT匹配代碼　　1、vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的歐氏距離進(jìn)行匹配（該SIFT代碼貢獻(xiàn)自AndreaVedaldi）。