SIFT算法详解（附有完整代码）.pdf

SIFT算法详解 （附有完整代码） ⼀⼀、、SIFT算算法法简简介介 SIFT，即尺度不变特征变换 （Sc le-inv ri nt fe ture tr nsform，SIFT），是⽤于领域的⼀种描述。这种描述具有尺度不变性， 可在图像中检测出关键点，是⼀种局部特征描述⼦。该⽅法于1999年由 ⾸先发表于计算机视觉国际会议 （Intern tion l Conference on Computer Vision，），2004年再次经D vid Lowe整理完善后发表于Intern tion l j ourn l of computer vision （）。截⽌20 14年8 ⽉，该论⽂单篇被引次数达25000余次。 1、、SIFT算算法法 的的特特点点 （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； （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。 2、、SIFT算算法法可可 以以解解决决 的的问问题题 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 ： （1） ⽬标的旋转、缩放、平移 （RST） （2）图像仿射/投影变换 （视点viewpoint） （3）光照影响 （illumin tion） （4） ⽬标遮挡 （occlusion） （5）杂物场景 （clutter） （6）噪声 SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的⽅向。SIFT所查找到的关键点是⼀些⼗分突出，不会 因光照，仿射变换和噪⾳等因素⽽变化的点，如⾓点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。 ⼆⼆、、SIFT算算法法分分为为如如下下四四步步 1. 尺尺度度 空空间间极极值值检检测测 有哪些信誉好的足球投注网站所有尺度上的图像位置。通过⾼斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。 2. 关关键键点点定定位位 在每个候选的位置上，通过⼀个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。 3. ⽅⽅ 向向确确 定定 基于图像局部的梯度⽅向，分配给每个关键点位置⼀个或多个⽅向。所有后⾯的对图像数据的操作都相对于关键点的⽅向、尺度和位 置进⾏变换，从⽽提供对于这些变换的不变性。 4. 关关键键点点描描述述 在每个关键点周围的邻域内，在选定的尺度上测量图像局部的梯度。这些梯度被变换成⼀种表⽰，这种表⽰允许⽐较⼤的局部形状的 变形和光照变化。 三三、、SIFT具具体体实实现现 说明：代码实现主要有七个源⽂件，我和⼤家⼀样有时候下载了好⼏个资源然⽽没有⼀个能⽤的，导致最后都不知道要下载哪⼀个、是否要 下载 ；所以这⾥直接把代码贴出来了！ 1、、mySift.h #pragma once // 防⽌头⽂件重复包含和下⾯作⽤⼀样 #includeiostream #includevector #includeopencv2\core\core.hpp #includeopencv2\features2d\features2d.hpp using namespace std ; using namespace cv ; / 定义常量 / //⾼斯核⼤⼩和标准差关系，size=2 (GAUSS_ KERNEL_ RAT IO sigma)+1,经常设置GAUSS_ KERNEL_ RAT IO=2-3之间 const double GAUSS_ KERNEL_ RAT IO = 3 ; const int MAX_OCTAVES = 8 ; //⾦字塔最⼤组数 const float CONT R_T HR = 0.04f ; //默认是的对⽐度阈值(D(x)) const float CU