大家好，关于图像配准SIFT很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
SIFT算法在尺度空间中进行特征检测，确定关键点的位置和关键点的尺度。
关键点方向特征选择点邻域梯度的主方向，实现算子与尺度和方向的独立。
1.2 SIFT特征向量生成步骤
图像的SIFT特征向量的生成步骤主要包括以下四个步骤：
(1)检测尺度空间极值点，初步确定关键点的位置和尺度； 【初步找到关键点群】
（2）准确确定关键点的位置和尺度，同时去除低对比度关键点和不确定的边缘响应点，增强匹配稳定性，提高抗噪声能力； 【准确确定关键点群并选择最佳点群】
(3)指定每个关键点的方向参数，使算子具有旋转不变性；
(4)生成关键点描述符，即生成SIFT特征向量；
1.2.1尺度空间
概念解释：尺度空间：尺度空间利用高斯核对原始图像进行缩放，得到图像多个尺度下的尺度空间表示序列，并从这些序列中提取尺度空间特征。
其中，二维高斯核定义为：
其中 称为尺度坐标，是高斯正态分布的方差。
注：除了高斯核之外，还有很多尺度函数，但并非所有尺度函数都能构造尺度空间。 Koenderink和Lindeberg证明，在一些合理的约束下，高斯核是唯一能够产生尺度空间的核，也是唯一的线性核。
二维图像
在不同尺度的空间
通过图像
带卷积核
通过卷积查找
这里，尺度坐标越小，图像平滑得越少，越大，图像平滑得越多。大尺度反映图像的总体特征，小尺度反映图像的细节特征。
选择合适的尺度因子是构建尺度空间的关键。
1.2.2 高斯金字塔构建
1）高斯差分尺度空间（DOG scale-space）;
为了有效地检测尺度空间中的稳定关键点，提出了高斯差分尺度空间，它是通过不同尺度的高斯差分核与图像进行卷积生成的。
图像高斯金字塔有O组，每组有S层。实际计算时，将高斯金字塔每组中相邻的上下层图像相减。通过对上一层的图像进行下采样得到下一层的图像，得到高斯。差分图像。
(a)高斯金字塔(b)高斯差分金字塔生成图
图高斯金字塔图解
(1)空间极值点检测【关键点初步筛选】
为了找到尺度空间极值点，每个采样点需要与其所有相邻点进行比较，看看它在图像域和尺度域中是否大于或小于其相邻点。
图DOG尺度空间局部极值监测
图中中间的检测点与其同尺度的8个相邻点以及上下相邻尺度的9*2个点进行比较，确保在尺度空间和二维上都监测到极值点图像空间。
(2)确定极值点位置【确定关键点】
通过你和三维二次函数，准确确定关键点的位置和规模。
由于DOG算子会产生较强的边缘效应，因此需要去除低对比度关键点和不稳定的边缘响应点，以增强匹配稳定性并提高抗噪声能力。
去除边缘响应点：的原理定义了不良高斯差分算子的极值，其中跨边缘的主曲率较大，而垂直于边缘的方向上的主曲率较小。主曲率经过2*2 Hessian矩阵
求最大特征值，
是最小特征值，
但
导数是根据采样点的相邻差异来估计的。
D 的主曲率与H 的特征值成正比。设=，则
该函数单调增加，可以限制比率 来过滤边缘响应点。
(3)寻找关键点的方向
利用关键点邻域像素的梯度方向分布特征来制定每个关键点的方向参数，使算子具有旋转不变性。
由此，可以找到(x,y)处的方向和梯度。 L使用的尺度是每个关键点所在的尺度。
原创文章，作者：小su，如若转载，请注明出处：https://www.sudun.com/ask/113372.html
用户评论
陌離
图像配准真是个厉害的技术！这SIFT算法简直太强了，能把两张图片找得这么准确实在令人惊叹！学习一下试试看!
有10位网友表示赞同！
采姑娘的小蘑菇
SIFT算法的应用场景可真广泛啊，比如医学影像分析、机器人视觉等等，都离不开它！感觉这个技术很有发展潜力呢。
有14位网友表示赞同！
初阳
虽然SIFT算法的效果很好，但是感觉用起来挺复杂，需要深入了解数学和计算机视觉方面的知识才能上手吧？
有11位网友表示赞同！
微信名字
图像配准SIFT这种方法是不是只能用来处理静态图像呢？动态图像的匹配技术难度更高吗？我很想知道！
有16位网友表示赞同！
余笙南吟
这篇博文讲解得真好理解，把我平时一直困惑的SIFT算法原理给解释清楚啦！对这个技术更加了解了。
有10位网友表示赞同！
伱德柔情是我的痛。
之前看一些关于计算机视觉的文章提到过SIFT算法，现在才知道它具体的应用场景和原理，真是受益匪浅啊！以后可以参考一下这个算法来解决我的项目。
有8位网友表示赞同！
■□丶一切都无所谓
我曾经尝试用SIFT算法进行图像配准，感觉结果偏差还挺大的，不太理想。不知道这有没有什么改进方法？或者有什么更好的算法推荐？
有10位网友表示赞同！
泪湿青衫
图像配准SIFT这种技术确实很酷炫！想象一下它在自动驾驶、遥感分析等领域所发挥的作用！未来发展空间一定非常大。
有13位网友表示赞同！
苏樱凉
这篇博文简单介绍了SIFT算法，但是对于想要深入了解它的读者来说可能信息还不够全面，希望能有更详细的讲解和代码示例。
有9位网友表示赞同！
大王派我来巡山！
我是从做图像处理相关的研究项目开始接触到SIFT算法的，当时觉得学习起来挺不容易的。 但是掌握了这个算法之后确实可以解决很多实际问题！
有20位网友表示赞同！
哭着哭着就萌了°
对于没有计算机视觉基础的人来说，这篇博文对SIFT算法的描述可能会比较枯燥乏味，希望能用更生动的语言和例子来解释一下。
有18位网友表示赞同！
半梦半醒半疯癫
我觉得SIFT是图像配准领域中比较经典的算法了，但随着技术的进步，也出现了新的算法，性能可能比SIFT还要好。可以分享一些最新的图像配准方法吗？
有5位网友表示赞同！
等量代换
我发现很多时候SIFT算法在处理遮挡严重的图片时会出现匹配不准确的情况，这种情况怎么办呢？有没有什么解决方案？
有10位网友表示赞同！
发呆
图像配准SIFT这种技术让人叹为观止！它能够将两张看似完全不同的图像完美匹配在一起，真是科技的奇迹啊！
有16位网友表示赞同！
秒淘你心窝
我很想学习一下SIFT算法的具体实现步骤，可以推荐一些相关的书籍或教程吗？或者有没有开源的代码库可以参考？
有18位网友表示赞同！
凉城°
我想用SIFT算法来解决我的项目需求，请问这个算法在实际应用中有什么需要注意的地方和局限性吗？
有9位网友表示赞同！
南初
SIFT算法是基于特征点匹配的，对于图像质量较低的情况，算法的效果可能会有所下降。有没有什么可以改进精度的方法呢？
有10位网友表示赞同！