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西宁市建设网站公司电话,wordpress event calendar,广州专业网页制作,做一个app需要学什么一.特征检测#xff08;提取#xff09; 基于特征的图像配准方法是图像配准中最常见的方法之一。它不是直接利用图像像素值#xff0c;二十通过像素值导出的符号特征#xff08;如特征点、特征线、特征区域#xff09;来实现图像配准#xff0c;因此可以克服利用灰度信息…一.特征检测提取 基于特征的图像配准方法是图像配准中最常见的方法之一。它不是直接利用图像像素值二十通过像素值导出的符号特征如特征点、特征线、特征区域来实现图像配准因此可以克服利用灰度信息进行图像配准的缺点主要体现在以下三个方面1利用特征点而不是图像灰度信息大大减少了在匹配过程中的计算量2特征点的匹配度量值相对位置变化比较敏感可以提高匹配的精度3特征点的提取过程可以减少噪声的影响对灰度变化、图像形变以及遮挡等都有较好的适应能力。 一类重要的点特征角点corner points其定义主要有以下 局部窗口沿各方向移动灰度均产生明显变化的点      图像局部曲率突变的点典型的角点检测算法Harris角点检测、CSS角点检测Harris角点检测基本思想 从图像局部的小窗口观察图像特征角点定义窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化如下图Harris检测数学表达 将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v) 由泰勒展开得 利用角点响应函数 判断特征点是否为角点的依据R只与M值有关R为大数值正数时特征点为角点R为大数值负数时为边缘R为小数值时为平坦区如下图 寻找R位于一定阈值之上的局部最大值去除伪角点。 Harris角点检测流程 1.通过高斯函数的导数对原始图像进行卷积计算图像在水平方向和垂直方向的导数Ix和Iy 2.计算对应这些梯度外积即Ix2 、Iy2、IxIy三个图像如下图 4.使用高斯函数对以上图像进行卷积滤波 3.使用前面的公式计算角点响应函数R值 5.对计算到的角点图像进行局部极大值抑制。 二、特征描述  在检测到特征关键点之后我们必须匹配它们也就是说我们必须确定哪些特征来自于不同图像中的对应位置。物体识别的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的图像相匹配。而为了进行匹配我们首先要合理的表示图像。 SIFTScale invariant feature transform特征通过计算检测到的关键点周围16x16窗口内每一个像素的梯度得到。在这里我只是简单的实现类似于SIFT特征描述子的特征描述方法即我通过每4x4的四分之一象限通过将加权梯度值加到直方图八个方向区间中的一个计算出一个梯度方向直方图因此在每一个特征点都会形成一个128维的非负值形成了一个原始版本的SIFT描述子向量如下图并且将其归一化以减少对比度和增益的影响最后为了使描述子对其他各种光度变化鲁棒再将这些值以0.2截尾然后再归一化到单位长度。 三、特征匹配 一旦我们从两幅或者多幅图像中提取到特征及其描述子后下一步就是要在这些图像之间建立一些初始特征之间的匹配。 匹配策略一对前面提取到的两幅图像的128维特征描述子向量做欧式距离度量最简单的一个策略就是先设定一个阈值最大距离然后返回在这个阈值范围之内的另外一个图像中的所有匹配。 匹配策略二做最近邻匹配即比较最近邻距离和次近邻距离的比值即最近邻比率NNDR。 匹配策略一的缺点是如果阈值设得太高就会产生误报也就是说会出现不正确的匹配。如果阈值设得太低就会产生很多“漏报”也就是说很多正确的匹配被丢失。 固定阈值最近邻和最近邻比率匹配。在固定阈值虚线圆下描述子DA未能与DB匹配DD错误地与DC和DE匹配。如果我们选择最近邻DA和DE匹配。使用最近邻比率NNDR小的NNDRd1/d2正确地将DA和DB匹配大的NNDRd1/d2正确地拒绝DD与DC、DE的匹配。 代码如下 https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/10659247
http://www.huolong8.cn/news/268309/

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