数字图像处理学习笔记(二):SIFT(尺度不变特征变换)算法

数字图像处理学习笔记(二):SIFT(尺度不变特征变换)算法

一、概述:

提到特征点算法,首先就是大名鼎鼎的SIFT算法了。SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,2004年由加拿大教授David G.Lowe提出的。SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征。
在这里插入图片描述
SIFT算法分为以下五个过程:
1)尺度空间的搭建;(高斯差分金字塔的构建)

2)尺度空间中候选极值点的检测;( LoG近似DoG找到关键点<检测DOG尺度空间极值点>)

3)对上一过程中得出的候选极值点进行筛选,去除低对比度的点和不稳定的边缘响应点,得到真正的特征点;(除去不好的特征点,本质上要去掉DoG局部曲率非常不对称的像素)

4)特征点方向分配;(给特征点赋值一个128维方向参数)

5)特征点描述。(关键点描述子的生成)

6)根据SIFT进行Match

二、参考博客

原版的英文文献:Distinctive Image Features from Scale-Invariate Keypoints

  • SIFT算法详解(高赞回答)

  • SIFT特征提取分析(高赞回答)

  • SIFT特征点提取(含源码描述,这篇把SIFT算法的整个过程描述的很清楚)

  • SIFT四部曲之——高斯滤波(高斯滤波,有利于对生成高斯差分尺度空间的理解)

  • SIFT特征匹配算法介绍——寻找图像特征点的原理

  • SIFT算法:确定特征点方向(对理解特征点方向分配很有帮助)

  • SIFT特征点描述子生成(生成特征向量)(帮助对SIFT特征点描述子生成的理解)

  • 小白学习教程 之 理解SIFT(一些基本概念)

  • 自己看SIFT(尺度不变特征变换)算法的一点总结

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