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SIFT算法在CUDA加速下的实时人物识别与定位

SIFT算法在CUDA加速下的实时人物识别与定位
SIFT算法在CUDA加速下的实时人物识别与定位

SIFT算法原理

3.1.1尺度空间极值检测 尺度空间理论最早出现于计算机视觉领域,当时其目的是模拟图像数据的多尺度特征。随后Koendetink 利用扩散方程来描述尺度空间滤波过程,并由此证明高斯核是实现尺度变换的唯一变换核。Lindeberg ,Babaud 等人通过不同的推导进一步证明高斯核是唯一的线性核。因此,尺度空间理论的主要思想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,对这些序列进行尺度空间特征提取。二维高斯函数定义如下: 222()/221 (,,)2x y G x y e σσπσ-+= (5) 一幅二维图像,在不同尺度下的尺度空间表示可由图像与高斯核卷积得到: (,,(,,)*(,)L x y G x y I x y σσ)= (6) 其中(x,y )为图像点的像素坐标,I(x,y )为图像数据, L 代表了图像的尺度空间。σ称为尺度空间因子,它也是高斯正态分布的方差,其反映了图像被平滑的程度,其值越小表征图像被平滑程度越小,相应尺度越小。大尺度对应于图像的概貌特征,小尺度对应于图像的细节特征。因此,选择合适的尺度因子平滑是建立尺度空间的关键。 在这一步里面,主要是建立高斯金字塔和DOG(Difference of Gaussian)金字塔,然后在DOG 金字塔里面进行极值检测,以初步确定特征点的位置和所在尺度。 (1)建立高斯金字塔 为了得到在不同尺度空间下的稳定特征点,将图像(,)I x y 与不同尺度因子下的高斯核(,,)G x y σ进行卷积操作,构成高斯金字塔。 高斯金字塔有o 阶,一般选择4阶,每一阶有s 层尺度图像,s 一般选择5层。在高斯金字塔的构成中要注意,第1阶的第l 层是放大2倍的原始图像,其目的是为了得到更多的特征点;在同一阶中相邻两层的尺度因子比例系数是k ,则第1阶第2层的尺度因子是k σ,然后其它层以此类推则可;第2阶的第l 层由第一阶的中间层尺度图像进行子抽样获得,其尺度因子是2k σ,然后第2阶的第2层的尺度因子是第1层的k 倍即3 k σ。第3阶的第1层由第2阶的中间层尺度图像进行子抽样获得。其它阶的构成以此类推。 (2)建立DOG 金字塔 DOG 即相邻两尺度空间函数之差,用(,,)D x y σ来表示,如公式(3)所示: (,,)((,,)(,,))*(,)(,,)(,,)D x y G x y k G x y I x y L x y k L x y σσσσσ=-=- (7) DOG 金字塔通过高斯金字塔中相邻尺度空间函数相减即可,如图1所示。在图中,DOG 金字塔的第l 层的尺度因子与高斯金字塔的第l 层是一致的,其它阶也一样。

SIFT算法实现及代码详解

经典算法SIFT实现即代码解释: 以下便是sift源码库编译后的效果图:

为了给有兴趣实现sift算法的朋友提供个参考,特整理此文如下。要了解什么是sift算法,请参考:九、图像特征提取与匹配之SIFT算法。ok,咱们下面,就来利用Rob Hess维护的sift 库来实现sift算法: 首先,请下载Rob Hess维护的sift 库: https://www.wendangku.net/doc/6218247092.html,/hess/code/sift/ 下载Rob Hess的这个压缩包后,如果直接解压缩,直接编译,那么会出现下面的错误提示: 编译提示:error C1083: Cannot open include file: 'cxcore.h': No such file or directory,找不到这个头文件。 这个错误,是因为你还没有安装opencv,因为:cxcore.h和cv.h是开源的OPEN CV头文件,不是VC++的默认安装文件,所以你还得下载OpenCV并进行安装。然后,可以在OpenCV文件夹下找到你所需要的头文件了。 据网友称,截止2010年4月4日,还没有在VC6.0下成功使用opencv2.0的案例。所以,如果你是VC6.0的用户请下载opencv1.0版本。vs的话,opencv2.0,1.0任意下载。 以下,咱们就以vc6.0为平台举例,下载并安装opencv1.0版本、gsl等。当然,你也可以用vs编译,同样下载opencv(具体版本不受限制)、gsl等。 请按以下步骤操作: 一、下载opencv1.0 https://www.wendangku.net/doc/6218247092.html,/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/1.0/OpenCV_1.0.exe

SIFT算法英文详解

SIFT: Scale Invariant Feature Transform The algorithm SIFT is quite an involved algorithm. It has a lot going on and can be come confusing, So I’ve split up the entire algorithm into multiple parts. Here’s an outline of what happens in SIFT. Constructing a scale space This is the initial preparation. You create internal representations of the original image to ensure scale invariance. This is done by generating a “scale space”. LoG Approximation The Laplacian of Gaussian is great for finding interesting points (or key points) in an image. But it’s computationally expensive. So we cheat and approximate it using the representation created earlier. Finding keypoints With the super fast approximation, we now try to find key points. These are maxima and minima in the Difference of Gaussian image we calculate in step 2 Get rid of bad key points Edges and low contrast regions are bad keypoints. Eliminating these makes the algorithm efficient and robust. A technique similar to the Harris Corner Detector is used here. Assigning an orientation to the keypoints An orientation is calculated for each key point. Any further calculations are done relative to this orientation. This effectively cancels out the effect of orientation, making it rotation invariant. Generate SIFT features Finally, with scale and rotation invariance in place, one more representation is generated. This helps uniquely identify features. Lets say you have 50,000 features. With this representation, you can easily identify the feature you’re looking for (sa y, a particular eye, or a sign board). That was an overview of the entire algorithm. Over the next few days, I’ll go through each step in detail. Finally, I’ll show you how to implement SIFT in OpenCV! What do I do with SIFT features? After you run through the algorithm, you’ll have SIFT features for your image. Once you have these, you can do whatever you want. Track images, detect and identify objects (which can be partly hidden as well), or whatever you can think of. We’ll get into this later as well. But the catch is, this algorithm is patented. >.< So, it’s good enough for academic purposes. But if you’re looking to make something commercial, look for something else! [Thanks to aLu for pointing out SURF is patented too] 1. Constructing a scale space Real world objects are meaningful only at a certain scale. You might see a sugar cube perfectly on a table. But if looking at the entire milky way, then it simply does not exist. This multi-scale nature of objects is quite common in nature. And a scale space attempts to replicate this concept

SIFT 特征提取算法详解

SIFT 特征提取算法总结 主要步骤 1)、尺度空间的生成; 2)、检测尺度空间极值点; 3)、精确定位极值点; 4)、为每个关键点指定方向参数; 5)、关键点描述子的生成。 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的。在 Lowe 的论文中, 将第0层的初始尺度定为1.6,图片的初始尺度定为0.5. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息,所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍,以保留原始图像信息,增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。 next octave 是由first octave 降采样得到(如2) , 尺度空间的所有取值,s为每组层数,一般为3~5 在DOG尺度空间下的极值点 同一组中的相邻尺度(由于k的取值关系,肯定是上下层)之间进行寻找

在极值比较的过程中,每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的,为了满足尺度 变化的连续性,我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像, 高斯金字塔有每组S+3层图像。DOG金字塔每组有S+2层图像.

If ratio > (r+1)2/(r), throw it out (SIFT uses r=10) 表示DOG金字塔中某一尺度的图像x方向求导两次 通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度(达到亚像素精度)?

直方图中的峰值就是主方向,其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向 Identify peak and assign orientation and sum of magnitude to key point The user may choose a threshold to exclude key points based on their assigned sum of magnitudes. 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数,使算子具备 旋转不变性。以关键点为中心的邻域窗口内采样,并用直方图统计邻域像素的梯度 方向。梯度直方图的范围是0~360度,其中每10度一个柱,总共36个柱。随着距中心点越远的领域其对直方图的贡献也响应减小.Lowe论文中还提到要使用高斯函 数对直方图进行平滑,减少突变的影响。

SIFT特征点提取与匹配算法

SIFT 特征点匹配算法 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分,可细化分为五个部分: ① 尺度空间极值检测(Scale-space extrema detection ); ② 精确关键点定位(Keypoint localization ) ③ 关键点主方向分配(Orientation assignment ) ④ 关键点描述子生成(Keypoint descriptor generation ) ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配(Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ) 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一,就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的,我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明,变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为:(,,)L x y σ,是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到,即: ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ (1.1) 其中:2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中,为了能相对高效地计算出关键点的位置,建议使用的是差分高斯函数(difference of Gaussian )(,,)D x y σ。其定义如下: ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= (1.2) 如上式,D 即是两个相邻的尺度的差(两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k )。

SIFT算法C语言逐步实现详解

SIFT算法C语言逐步实现详解(上) 引言: 在我写的关于sift算法的前倆篇文章里头,已经对sift算法有了初步的介绍:九、图像特征提取与匹配之SIFT算法,而后在:九(续)、sift算法的编译与实现里,我也简单记录下了如何利用opencv,gsl等库编译运行sift程序。 但据一朋友表示,是否能用c语言实现sift算法,同时,尽量不用到opencv,gsl等第三方库之类的东西。而且,Rob Hess维护的sift 库,也不好懂,有的人根本搞不懂是怎么一回事。 那么本文,就教你如何利用c语言一步一步实现sift算法,同时,你也就能真正明白sift算法到底是怎么一回事了。 ok,先看一下,本程序最终运行的效果图,sift 算法分为五个步骤(下文详述),对应以下第二--第六幅图:

sift算法的步骤 要实现一个算法,首先要完全理解这个算法的原理或思想。咱们先来简单了解下,什么叫sift算法: sift,尺度不变特征转换,是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由David Lowe 在1999年所发表,2004年完善总结。 所谓,Sift算法就是用不同尺度(标准差)的高斯函数对图像进行平滑,然后比较平滑后图像的差别, 差别大的像素就是特征明显的点。 以下是sift算法的五个步骤: 一、建立图像尺度空间(或高斯金字塔),并检测极值点 首先建立尺度空间,要使得图像具有尺度空间不变形,就要建立尺度空间,sift算法采用了高斯函数来建立尺度空间,高斯函数公式为:

上述公式G(x,y,e),即为尺度可变高斯函数。 而,一个图像的尺度空间L(x,y,e) ,定义为原始图像I(x,y)与上述的一个可变尺度的2维高斯函数G(x,y,e) 卷积运算。 即,原始影像I(x,y)在不同的尺度e下,与高斯函数G(x,y,e)进行卷积,得到L(x,y,e),如下: 以上的(x,y)是空间坐标,e,是尺度坐标,或尺度空间因子,e的大小决定平滑程度,大尺度对应图像的概貌特征,小尺度对应图像的细节特征。大的e值对应粗糙尺度(低分辨率),反之,对应精细尺度(高分辨率)。 尺度,受e这个参数控制的表示。而不同的L(x,y,e)就构成了尺度空间,具体计算的时候,即使连续的高斯函数,都被离散为(一般为奇数大小)(2*k+1) *(2*k+1)矩阵,来和数字图像进行卷积运算。 随着e的变化,建立起不同的尺度空间,或称之为建立起图像的高斯金字塔。 但,像上述L(x,y,e) = G(x,y,e)*I(x,y)的操作,在进行高斯卷积时,整个图像就要遍历所有的像素进行卷积(边界点除外),于此,就造成了时间和空间上的很大浪费。 为了更有效的在尺度空间检测到稳定的关键点,也为了缩小时间和空间复杂度,对上述的操作作了一个改建:即,提出了高斯差分尺度空间(DOG scale-space)。利用不同尺度的高斯差分与原始图像I(x,y)相乘,卷积生成。 DOG算子计算简单,是尺度归一化的LOG算子的近似。 ok,耐心点,咱们再来总结一下上述内容: 1、高斯卷积 在组建一组尺度空间后,再组建下一组尺度空间,对上一组尺度空间的最后一幅图像进行二分之一采样,得到下一组尺度空间的第一幅图像,然后进行像建立第一组尺度空间那样的操作,得到第二组尺度空间,公式定义为 L(x,y,e) = G(x,y,e)*I(x,y)

SIFT特征点提取与匹配算法

二 特征点提取算法 1、基于SIFT (Scale Invariant Feature Transform )方法的图像特征匹配 参看David G. Lowe 的“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints ” 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分,可细化分为五个部分: ① 尺度空间极值检测(Scale-space extrema detection ); ② 精确关键点定位(Keypoint localization ) ③ 关键点主方向分配(Orientation assignment ) ④ 关键点描述子生成(Keypoint descriptor generation ) ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配(Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ) 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一,就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的,我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明,变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为:(,,)L x y σ,是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到,即: ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ (1.1) 其中:2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中,为了能计算的相对高效,所真正使用的是差分高斯尺度空间(difference of Gaussian )(,,)D x y σ。其定义如下: ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= (1.2) 如上式,D 即是由两个相邻的尺度的差(两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k )。

SIFT算法分析

SIFT算法分析 1 SIFT 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法,在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量。 2 SIFT 算法的主要特点: a)SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 b)独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进 行快速、准确的匹配。 c)多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。 d)高速性,经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。 e)可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。 3 SIFT 算法流程图:

4 SIFT 算法详细 1)尺度空间的生成 尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。 高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核,于是一副二维图像的尺度空间定义为: L( x, y, ) G( x, y, ) I (x, y) 其中G(x, y, ) 是尺度可变高斯函数,G( x, y, ) 2 1 2 y2 (x ) 2 e / 2 2 (x,y)是空间坐标,是尺度坐标。大小决定图像的平滑程度,大尺度对应图像的概貌特征,小尺度对应图像的细节特征。大的值对应粗糙尺度(低分辨率),反之,对应精细尺度(高分辨率)。 为了有效的在尺度空间检测到稳定的关键点,提出了高斯差分尺度空间(DOG scale-space)。利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成。 D( x, y, ) (G( x, y,k ) G( x, y, )) I ( x, y) L( x, y,k ) L( x, y, ) DOG算子计算简单,是尺度归一化的LoG算子的近似。图像金字塔的构建:图像金字塔共O组,每组有S层,下一组的图像由上一 组图像降采样得到。 图1由两组高斯尺度空间图像示例金字塔的构建,第二组的第一副图像由第一组的第一副到最后一副图像由一个因子2降采样得到。图2 DoG算子的构建: 图1 Two octaves of a Gaussian scale-space image pyramid with s =2 intervals. The first image in the second octave is created by down sampling to last image in the previous

基于SIFT特征的图像匹配

毕业设计(论文)题目基于SIFT特征的图像匹配 姓名张建华 学号0811111101 所在学院理学院 专业班级08信计 指导教师吴颖丹 日期2012 年 6 月 2 日

摘要 当今社会已经进入信息时代,随着计算机技术、通信技术和数学的发展,图像信息处理能力和水平也不断提高,相应的也得到更多关注、研究和更加广泛的应用。图像匹配是处理和解决各种图像信息的基础,已经成为虚拟现实和计算机可视化领域的研究热点。一直以来,研究人员对图像匹配技术进行了大量的研究,推出了许多匹配算法,其中特征匹配算法有着较高的精确度和稳定性。SIFT (Scale Invariant Feature Transform)特征匹配算法是Lowe提出来的用于图像特征匹配的算法,是目前特征匹配领域的热点,对图像的旋转,尺度缩放和亮度变换保持不变,对视角变换,仿射变换保持一定程度的稳定。SIFT特征点是图像的一种尺度不变局部特征点,具有独特性好,信息量丰富,多量性,高速性,可扩展性等特点。正是借助于这些特点,使得传统图像配准中的许多诸如前面提到的共性问题得到了很大程度的改善。该算法首先给出了尺度空间的生成方法,检测出极值点;接下来给出了SIFT特征点的提取步骤和精确定位极值点的方法;然后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的特征点,并其应用于图像匹配。 本文首先简要介绍了图像匹配所需的基础知识,然后详细介绍了SIFT算法的具体流程。通过大量的实验证明SIFT算法具有较强的匹配能力和鲁棒性,是一种较好的图像匹配算法。 关键字:SIFT; 图像匹配; 尺度空间; 极值点; 特征向量

sift算法详解

尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) Just For Fun 张东东zddmail@https://www.wendangku.net/doc/6218247092.html, 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越。 1、SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结。 其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 此算法有其专利,专利拥有者为英属哥伦比亚大学。 局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体,SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性,它们是高度显著而且相对容易撷取,在母数庞大的特征数据库中,很容易辨识物体而且鲜有误认。使用SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高,甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下,辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大,适合在海量数据库中快速准确匹配。 SIFT算法的特点有: 1.SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性; 2.独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配; 3.多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量; 4.高速性,经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求;

SIFT算法与RANSAC算法分析

概率论问题征解报告: (算法分析类) SIFT算法与RANSAC算法分析 班级:自23 姓名:黄青虬 学号:2012011438 作业号:146

SIFT 算法是用于图像匹配的一个经典算法,RANSAC 算法是用于消除噪声的算法,这两者经常被放在一起使用,从而达到较好的图像匹配效果。 以下对这两个算法进行分析,由于sift 算法较为复杂,只重点介绍其中用到的概率统计概念与方法——高斯卷积及梯度直方图,其余部分只做简单介绍。 一. SIFT 1. 出处:David G. Lowe, The Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on (Volume:2, Pages 1150 – 1157), 1999 2. 算法目的:提出图像特征,并且能够保持旋转、缩放、亮度变化保持不变性,从而 实现图像的匹配 3. 算法流程图: 原图像 4. 算法思想简介: (1) 特征点检测相关概念: ◆ 特征点:Sift 中的特征点指十分突出、不会因亮度而改变的点,比如角点、边 缘点、亮区域中的暗点等。特征点有三个特征:尺度、空间和大小 ◆ 尺度空间:我们要精确表示的物体都是通过一定的尺度来反映的。现实世界的 物体也总是通过不同尺度的观察而得到不同的变化。尺度空间理论最早在1962年提出,其主要思想是通过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,对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取,并以该主轮廓作为一种特征向量,实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等。尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大,能够模拟人在距离目标由近到远时目标在视网膜上的形成过程。尺度越大图像越模糊。 ◆ 高斯模糊:高斯核是唯一可以产生多尺度空间的核,一个图像的尺度空间,L (x,y,σ) ,定义为原始图像I(x,y)与一个可变尺度的2维高斯函数G(x,y,σ) 卷积运算 高斯函数: 高斯卷积的尺度空间: 不难看到,高斯函数与正态分布函数有点类似,所以在计算时,我们也是 ()()() ,,,,*,L x y G x y I x y σσ=()22221 ()(),,exp 22i i i i x x y y G x y σπσσ??-+-=- ? ??

SIFT算法和卷积神经网络算法在图像检索领域的应用分析

SIFT算法和卷积神经网络算法在图像检索领域的应用分析 1、引言 基于内容的图像检索是由于图像信息的飞速膨胀而得到关注并被提出来的。如何快速准确地提取图像信息内容是图像信息检索中最为关键的一步。传统图像信息检索系统多利用图像的底层特征,如颜色、纹理、形状以及空间关系等。这些特征对于图像检索有着不同的结果,但是同时也存在着不足,例如:颜色特征是一种全局的特征,它对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好的捕捉图像中对象的局部特征,也不能表达颜色空间分布的信息。纹理特征也是一种全局特征,它只是物体表面的一种特性,并不能完全反映物体的本质属性。基于形状的特征常常可以利用图像中感兴趣的目标进行检索,但是形状特征的提取,常常受到图像分割效果的影响。空间关系特征可以加强对图像内容的描述和区分能力,但空间关系特征对图像或者,目标的旋转、平移、尺度变换等比较敏感,并且不能准确地表达场景的信息。图像检索领域急需一种能够对目标进行特征提取,并且对图像目标亮度、旋转、平移、尺度甚至仿射不变的特征提取算法。 2、SIFT特征 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征转换)是一种电脑视觉的算法,用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结。 局部特征的描述与侦测可以帮助辨识物体,SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点,与目标的大小和旋转无关,对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。使用SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测成功率也相当高,甚至只需要3个以上的SIFT 物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度和小型的特征数据库条件下,辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大,也适合在海量数据库中快速准确匹配。 SIFT算法的特点有: (1)SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变形,是非常稳定的局部特征,现在应用非常广泛。(仿射变换,又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并加上一个平移,变换为另一个向量空间。) (2)独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配; (3)多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量; (4)高速性,经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求; (5)可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。 SIFT算法可以解决的问题:目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。 而SIFT算法在一定程度上可解决:

SIFT算法实现原理步骤

SIFT 算法实现步骤 :1 关键点检测、2 关键点描述、3 关键点匹配、4 消除错配点 1关键点检测 1.1 建立尺度空间 根据文献《Scale-space theory: A basic tool for analysing structures at different scales 》我们可知,高斯核是唯一可以产生多尺度空间的核,一个图像的尺度空间,L (x,y,σ) ,定义为原始图像I(x,y)与一个可变尺度的2维高斯函数G(x,y,σ) 卷积运算。 高斯函数 高斯金字塔 高斯金子塔的构建过程可分为两步: (1)对图像做高斯平滑; (2)对图像做降采样。 为了让尺度体现其连续性,在简单 下采样的基础上加上了高斯滤波。 一幅图像可以产生几组(octave ) 图像,一组图像包括几层 (interval )图像。 高斯图像金字塔共o 组、s 层, 则有: σ——尺度空间坐标;s ——sub-level 层坐标;σ0——初始尺度;S ——每组层数(一般为3~5)。 当图像通过相机拍摄时,相机的镜头已经对图像进行了一次初始的模糊,所以根据高斯模糊的性质: -第0层尺度 --被相机镜头模糊后的尺度 高斯金字塔的组数: M 、N 分别为图像的行数和列数 高斯金字塔的组内尺度与组间尺度: 组内尺度是指同一组(octave )内的尺度关系,组内相邻层尺度化简为: 组间尺度是指不同组直接的尺度关系,相邻组的尺度可化为: 最后可将组内和组间尺度归为: ()22221 ()(),,exp 22i i i i x x y y G x y σπσσ??-+-=- ? ??()()(),,,,*,L x y G x y I x y σσ=Octave 1 Octave 2 Octave 3 Octave 4 Octave 5σ2σ 4σ8 σ 0()2s S s σσ= g 0σ=init σpre σ()() 2log min ,3O M N ??=-?? 1 12S s s σσ+=g 1()2s S S o o s σσ++=g 222s S s S S o o σσ+=g g 121 2(,,,) i n k k k σσσσ--L 1 2 S k =

基于ransac算法的sift特征匹配研究(OpenCV+VS2010)____朱万革(最终版)

SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 学士学位论文 THESIS OF BACHELOR 基于ransac算法的sift特征匹配研究(OpenCV+VS2010)

上海交通大学 毕业设计(论文)学术诚信声明 本人郑重声明:所呈交的毕业设计(论文),是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者签名: 日期:年月日

上海交通大学 毕业设计(论文)版权使用授权书 本毕业设计(论文)作者同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本毕业设计(论文)的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本毕业设计(论文)。 保密□,在年解密后适用本授权书。 本论文属于 不保密□。 (请在以上方框内打“√”) 作者签名:指导教师签名: 日期:年月日日期:年月日

视频图像跟踪系统 摘要 图像(Image)--是客观世界的景物通过光学系统作用后产生的影像。图像直观地反映了场景中物体的颜色、亮度等特征,从而使我们能清晰分辨他们的形状、大小和空间位置。近30年来人们试图研究基于计算机的视觉系统,并且试图利用其系统来代替工业农业上的有害劳动。这样的视觉系统渐渐地进入我们的生活,让我们的生活变得很丰富,并且我们现在享受着图像处理这学问的成果。在世界上的先进的国家都设立了图像处理研究所,研究解决国防部门所要的问题。 本文将介绍基于OpenCV(Open Source Computer Vision Library)的视频图像匹配、拼接、融合和目标跟踪的算法以及方法。说到图像拼接,本文中所用的图像拼接算法是高效的SIFT特征算法。首先,用两个通用的USB摄像头来实时地进行采集图像,并对这两幅图像提取SIFT特征点。然后,进行粗匹配。最后用RANSAC算法对所提取出来的SIFT特征点匹配对进行提纯以及估计模型参数。最后把两幅图像拼接成一幅完整的图像,并且用加权平均算法进行无缝拼接。再进行摄像头标定,求出两个通用摄像头的内外参数,最后进行测距以及跟踪。最终取得了令人满意的结果。 关键词:SIFT,匹配,拼接,配准,RANSAC

遥感图像处理在汶川地震中的应用分析

遥感图像处理在汶川地震中的应用分析 摘要 随着卫星技术的快速发展,遥感技术被越来越广泛的应用于国民经济的各个方面。本文结合汶川地震中遥感技术的应用实例,系统阐述了遥感应用于应急系统中需要解决的一系列关键技术问题。并就数据获取、薄云去除、图像镶嵌、图像解译,以及灾后重建中的若干关键技术问题展开了分析。关键词:遥感;地震;应用;关键技术 1 引言 长期以来,人们不断遭受到各种自然灾害的侵害,如地震、火山、洪水等,同时,由人为因素导致的灾难也不断发生,如火灾、恐怖袭击等。这些灾害具备破坏性、突发性、连锁性、难预报性等特点,往往容易造成重大的人员伤亡和巨大的财产损失。为了有效的应对突发事件,产生了各类应急系统。 灾区数据的实时获取足所有应急系统的基础。对于区域性的灾害,传统的地面调查方式,由于速度慢、面积小、需要人员现场勘查等无法避免的特点,很难满足应急系统的需要。相对而言,遥感技术有其得天独厚的优势:遥感传感器能实时的、大面积的、无接触的获取灾区数据,因此成为绝大多数应急系统中数据获取的主要手段。为了使遥感数据能满足应急系统中基础数据的要求,需要经过数据获取、数据预处理、图像解译等阶段的处理,最终提取出准确的遥感信息。下面将根据这三个阶段的处理技术展开阐述与分析,并以汶川地震为例,介绍遥感技术在应急救灾及灾后重建中的应用。 2 数据获取 灾害发生后,由于地形、气象等客观因素的影响,通过单一的遥感传感器往往很难获得灾区所有数据,需要充分发挥多种传感器的优势,获取灾区的各种类型数据,主要包括光学与SAR卫星遥感影像、光学与SAR航空遥感影像两大类。 2.1 光学与SAR卫星遥感影像的获取 此类数据包括国内外的众多高分辨率光学与SAR卫星遥感影像。从时间上说,重点是灾害发生前后数据的获取,以快速确定灾区的位置和前后的变化。 2.2 光学与SAR航空遥感影像的获取 此类数据是利用高空遥感琶机、无人机和卣升机等高、低空遥感平台,搭载遥感传感器,快速

SIFT特征提取分析

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points, or corner points)及其有关scale 和orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果。整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作,尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。 高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核,于是一副二维图像的尺度空间定义为: 其中G(x,y,σ) 是尺度可变高斯函数 (x,y)是空间坐标,是尺度坐标。σ大小决定图像的平滑程度,大尺度对应图像的概貌特征,小尺度对应图像的细节特征。大的σ值对应粗糙尺度(低分辨率),反之,对应精细尺度(高分辨率)。为了有效的在尺度空间检测到稳定的关键点,提出了高斯差分尺度空间(DOG scale-space)。利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成。 下图所示不同σ下图像尺度空间:

关于尺度空间的理解说明:2kσ中的2是必须的,尺度空间是连续的。在 Lowe的论文中,将第0层的初始尺度定为1.6(最模糊),图片的初始尺度定为0.5(最清晰). 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息,所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍,以保留原始图像信息,增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。 图像金字塔的建立:对于一幅图像I,建立其在不同尺度(scale)的图像,也成为子八度(octave),这是为了scale-invariant,也就是在任何尺度都能够有对应的特征点,第一个子八度的scale为原图大小,后面每个octave为上一个octave降采样的结果,即原图的1/4(长宽分别减半),构成下一个子八度(高一层金字塔)。

sift算法的MATLAB程序

% [image, descriptors, locs] = sift(imageFile) % % This function reads an image and returns its SIFT keypoints. % Input parameters: % imageFile: the file name for the image. % % Returned: % image: the image array in double format % descriptors: a K-by-128 matrix, where each row gives an invariant % descriptor for one of the K keypoints. The descriptor is a vector % of 128 values normalized to unit length. % locs: K-by-4 matrix, in which each row has the 4 values for a % keypoint location (row, column, scale, orientation). The % orientation is in the range [-PI, PI] radians. % % Credits: Thanks for initial version of this program to D. Alvaro and % J.J. Guerrero, Universidad de Zaragoza (modified by D. Lowe) function [image, descriptors, locs] = sift(imageFile) % Load image image = imread(imageFile); % If you have the Image Processing Toolbox, you can uncomment the following % lines to allow input of color images, which will be converted to grayscale. % if isrgb(image) % image = rgb2gray(image); % end [rows, cols] = size(image); % Convert into PGM imagefile, readable by "keypoints" executable f = fopen('tmp.pgm', 'w'); if f == -1 error('Could not create file tmp.pgm.'); end fprintf(f, 'P5\n%d\n%d\n255\n', cols, rows); fwrite(f, image', 'uint8'); fclose(f); % Call keypoints executable if isunix command = '!./sift '; else command = '!siftWin32 '; end command = [command ' tmp.key']; eval(command); % Open tmp.key and check its header g = fopen('tmp.key', 'r'); if g == -1

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