图像特征点提取及匹配算法研究本科毕业论文

❶ 图像匹配的算法

迄今为止，人们已经提出了各种各样的图像匹配算法，但从总体上讲，这些匹配算法可以分成关系结构匹配方法、结合特定理论工具的匹配方法、基于灰度信息的匹配方法、基于亚像元匹配方法、基于内容特征的匹配方法五大类型 基于内容特征的匹配首先提取反映图像重要信息的特征，而后以这些特征为模型进行匹配。局部特征有点、边缘、线条和小的区域，全局特征包括多边形和称为结构的复杂的图像内容描述。特征提取的结果是一个含有特征的表和对图像的描述，每一个特征由一组属性表示，对属性的进一步描述包括边缘的定向和弧度，边与线的长度和曲率，区域的大小等。除了局部特征的属性外，还用这些局部特征之间的关系描述全局特征，这些关系可以是几何关系，例如两个相邻的三角形之间的边，或两个边之间的距离可以是辐射度量关系，例如灰度值差别，或两个相邻区域之间的灰度值方差或拓扑关系，例如一个特征受限于另一个特征。人们一般提到的基于特征的匹配绝大多数都是指基于点、线和边缘的局部特征匹配，而具有全局特征的匹配实质上是我们上面提到的关系结构匹配方法。特征是图像内容最抽象的描述，与基于灰度的匹配方法比，特相对于几何图像和辐射影响来说更不易变化，但特征提取方法的计算代价通常较，并且需要一些自由参数和事先按照经验选取的闭值，因而不便于实时应用同时，在纹理较少的图像区域提取的特征的密度通常比较稀少，使局部特征的提 取比较困难。另外，基于特征的匹配方法的相似性度量也比较复杂，往往要以特征属性、启发式方法及闭方法的结合来确定度量方法。基于图像特征的匹配方法可以克服利用图像灰度信息进行匹配的缺点，由于图像的特征点比象素点要少很多，因而可以大大减少匹配过程的计算量同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度而且，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。所以基于图像特征的匹配在实际中的应用越来越广-泛。所使用的特征基元有点特征明显点、角点、边缘点等、边缘线段等。

❷ 图像特征提取方法

特点：
1、局部特征
2、对旋转，缩放，亮度变化保持不变性
3、高速性

缺点：
1、局部特征
2、对边缘光滑的图像难以准确提取特征点

原理：
1、在尺度空间（例如高斯金字塔）上搜寻keypoints兴趣点（对于尺度和旋转不变）
2、筛选上一步获得的兴趣点
（1）对空间中的极值点进行精确定位
（2）用Hessian矩阵消除边缘效应3、在选定的尺度下，在兴趣点附近构造梯度方向直方图
4、对直方图进行统计，以此来描述此keypoints

总结：
这个方法是通过寻找通过高斯模糊来构造不同尺度下的高斯尺度空间金字塔，通过遍历所有点，找出尺度空间中的极值点（与26个点进行比较，分别是这一层的周围8个点，以及上下两层的9个点）。在初步探查之后，通过对尺度空间下的DoG函数进行拟合，来确定keypoints的精确位置。DoG算子的缺点是有较强的边缘效应，在消除边缘效应之后，得到的就是筛选后的精确keypoints。最后就是对找到的keypoints统计梯度方向直方图，并将其向量化。

简单来说，这个方法由于其旋转及尺度不变性，主要被应用于图片匹配的应用中。

参考链接1
参考链接2

原理：
1、图片预处理：灰度化，亮度空间标准化
2、计算图中每个像素的梯度
3、将图像划分成一个个cell
4、统计每个cell内的梯度直方图
5、将每几个cell组成一个block，将该block内的所有cell的的梯度特征串起来组成该block内的HoG特征
6、将整张图内的所有block的HoG向量串起来组成此图的HoG特征向量（可归一化）

总结：
这个方法通过设定不同大小的cell以及block作为参数，统计出整张图像的梯度特征（梯度可以反应物体的形状，边缘等特征），通过cell以及block的形式去统计局部特征。该方法配合SVM曾是图像分类任务中最为常用的。

参考链接1
参考链接2

步骤：
1、确定cell大小
2、遍历cell中的像素，将其周围的8个像素与其相比较，若大于中心像素，则对应像素标记为1，否则为0
3、统计cell中的二值直方图，全部串起来组成图像的特征向量

总结：
这个方法通过二值降维的方式，提取出了图像的纹理特征，并且有效的减少了高频噪声的影响。

参考链接

步骤：
1、构建Hessian矩阵，生成所有的边缘点
2、构建尺度空间金字塔
3、keypoints定位，对第一步生成的所有边缘点进行尺度空间中的极值筛选
4、进行SIFT中的精确定位
5、特征点主方向选择，与SIFT不同的是，SURF采用的是Harr算法中的扇形统计
6、统计4*4cell中的梯度值，并整合成特征向量

总结：
这个方法是SIFT的优化算法，通过在第一步构造Hessian矩阵选出边缘点作为第一批keypoints，减少了SIFT中所有点在尺度空间中的极值对比。同时，通过该用Harr的扇形统计并沿主方向统计特征，使得每一个cell中的向量维度由原来的128降到了64 。

参考链接

❸ 各位有没有数字图像处理方面的本科毕业论文题目

（一）选题
毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特
长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。
（二）查阅资料、列出论文提纲
题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲
。
（三）完成初稿
根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。
（四）定稿
初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。
一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。
不知道你是否确定了选题，
确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，
看看人家是怎么规划论文整体框架的；
其次就是需要自己动手收集资料了，
进而整理和分析资料得出自己的论文框架；
最后就是按照框架去组织论文了。
你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。
还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利

毕业论文选题的方法:
一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方
向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题
;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定
一个方向。

二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定
选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料
快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便
于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收
集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就
到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静
地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有
所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:

第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论
证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点
地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时
间和精力。

第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成:
系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题
研究最新的资料和成果等等。

第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自
己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过
程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我

❹ 图像特征之SIFT特征匹配

SIFT具有尺度不变性和旋转不变性。具体分为：

尺度规范化的Laplacian of Gaussian(LoG)算子具有尺度不变性。在具体实现中，可用Difference of Gaussian(DoG)算子近似LoG算子，在构建的尺度空间中检测稳定的特征点。

因此尺度空间的构架包含：

sigma越大丢失的高频越多

每个像素要和周围的26个像素比较，确定它是当前尺度下，相邻频率信息的一个峰值。

为什么要精确定位，因为我们这个不论是x、y、sigma方向上都是离散的，要在连续的变化上求得极值点。

DoG函数D(X)=D(x,y,σ)在尺度空间的的Taylor展开式为：

令D(X)导数为0，得到极值点的偏移量：

若X^=(x,y,σ)T在任意一个维度大于0.5，说明极值点精确位置距离另一个点更近，应该改变当前关键点的位置，定位到新点后执行相同操作，若迭代5次仍不收敛，则认为该检测点不为关键点。精确关键点处函数值为：

|D(X^)|过小易受噪声点的干扰而变得不稳定，若其小于某个阈值(例如0.03或者0.04/S)，则将该极值点删除。

为了得到稳定的特征点，只是删除DoG响应值低的点是不够的。由于DoG对图像中的边缘有比较强的响应值，而一旦特征点落在图像的边缘上，这些点就是不稳定的点。一方面图像边缘上的点是很难定位的，具有定位歧义性；另一方面这样的点很容易受到噪声的干扰而变得不稳定。

一个平坦的DoG响应峰值往往在横跨边缘的地方有较大的主曲率，而在垂直边缘的方向有较小的主曲率。而主曲率可以通过2×2的Hessian矩阵H求出

D 的主曲率和H的特征值成正比，令α为较大特征值，β为较小特征值，且α/β=r，则

(r+1)2/r在两个特征值相等时最小，随着r的增大而增大，r值越大，说明两个特征值的比值越大，正好对应边缘的情况。因此，设定一个阈值rt，若满足

则认为该关键点不是边缘，否则予以剔除。

好了，到这一步，我们已经完成了特征点的筛选，并且通过高斯金字塔的设计实现了尺度不变性。接下来，就该去搞定旋转不变性了。

这里的旋转不变性跟咱们角点自带的旋转不变性有一些不同。Harris的角点不变性靠的是旋转后，该是角点的地方还是角点，所以对于整张图对应的所有角点这个尺度看，它是具备旋转不变性的。但是SIFT中，我们希望给每个特征点赋值一个方向，这样，对于单个特征点来说，不管是如何缩放、旋转，这个方向作为它的一个属性都不会变。

为了使特征描述子具有旋转不变性，需要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。对于在DoG金字塔中检测出的关键点，在其所在高斯金字塔图像的3σ邻域窗口内计算每个像素的梯度幅值和方向，公式如下：

L为关键点所在尺度空间的灰度值，m(x,y)为梯度幅值，θ(x,y)为梯度方向。对窗口内的像素的模值m(x,y)按σ=1.5σoct、邻域窗口为3σ=3×1.5σoct的高斯分布加权。

在完成关键点的梯度计算后，使用直方图统计邻域内像素的梯度和方向，梯度直方图将梯度方向(0,360∘)分为36柱(bins)，如下图所示，直方图的峰值所在的方向代表了该关键点的主方向。

梯度方向直方图的峰值代表了该特征点处邻域梯度的主方向，为了增强鲁棒性，保留峰值大于主方向峰值80%的方向作为该关键点的辅方向，因此，在相同位置和尺度，将会有多个关键点被创建但方向不同，可以提高特征点匹配的稳定性。

至此，将检测出的含有位置、尺度和方向的关键点即是该图像的SIFT特征点。

是用128维向量对每个关键点进行描述。

通过上面的步骤，对于每一个关键点，拥有三个信息：位置、尺度以及方向。接下来就是为每个关键点建立一个描述符，用一组向量将这个关键点描述出来，使其不随各种变化而改变，比如光照变化、视角变化等等。这个描述子不但包括关键点，也包含关键点周围对其有贡献的像素点，并且描述符应该有较高的独特性，以便于提高特征点正确匹配的概率。

SIFT描述子是关键点邻域高斯图像梯度统计结果的一种表示。通过对关键点周围图像区域分块，计算块内梯度直方图，生成具有独特性的向量，这个向量是该区域图像信息的一种抽象，具有唯一性。

特征描述子与特征点所在的尺度有关，因此，对梯度的求取应在特征点对应的高斯图像上进行。将关键点附近的邻域划分为d*d(Lowe建议d=4)个子区域，每个子区域做为一个种子点，每个种子点有8个方向。每个子区域的大小与关键点方向分配时相同。

每一个小格都代表了特征点邻域所在的尺度空间的一个像素 ，箭头方向代表了像素梯度方向，箭头长度代表该像素的幅值。然后在4×4的窗口内计算8个方向的梯度方向直方图。绘制每个梯度方向的累加可形成一个种子点。

这样两幅图的特征坐标系都是以关键点的方向为准了，旋转不变性。

如上统计的4 4 8=128个梯度信息即为该关键点的特征向量。特征向量形成后，为了去除光照变化的影响，需要对它们进行归一化处理，对于图像灰度值整体漂移，图像各点的梯度是邻域像素相减得到，所以也能去除。

描述子向量门限。非线性光照，相机饱和度变化对造成某些方向的梯度值过大，而对方向的影响微弱。因此设置门限值(向量归一化后，一般取0.2)截断较大的梯度值。然后，再进行一次归一化处理，提高特征的鉴别性。

按特征点的尺度对特征描述向量进行排序

对两幅图像中检测到的特征点，可采用特征向量的欧式距离作为特征点相似性的度量，取图像1中某个关键点，并在图像2中找到与其距离最近的两个关键点，若最近距离与次近距离的比值小于某个阈值，则认为距离最近的这一对关键点为匹配点。降低比例阈值，SIFT匹配点数量会减少，但相对而言会更加稳定。阈值ratio的取值范围一般为0.4~0.6。

SIFT是一种检测、描述、匹配图像局部特征点的算法，通过在尺度空间中检测极值点，提取位置、尺度、旋转不变量，并抽象成特征向量加以描述，最后用于图像特征点的匹配。SIFT特征对灰度、对比度变换、旋转、尺度缩放等保持不变性，对视角变化、仿射变化、噪声也具有一定的鲁棒性。但其实时性不高，对边缘光滑的目标无法准确提取特征点

旋转不变性是计算关键点方向并旋转得到的；尺度不变性是图像下采样获得高斯金字塔得到的。