Harris角点特征提取

Harris角点特征提取
Harris角点特征提取

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Harris角点提取算法 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear;

%filename = 'Lena.jpg';filename='object0024.view01.png';

X = imread(filename); % 读取图像

% imshow(X);

Info = imfinfo(filename); %获取图像相关信息

if (Info.BitDepth > 8)

f = rgb2gray(X);

end

%《基于特征点的图像配准与拼接技术研究》

%计算图像亮度f(x,y)在点(x,y)处的梯度

-----------------------------------------------% fx = [5 0 -5;8 0 -8;5 0

-5]; % 高斯函数一阶微分,x方向(用于改进的Harris角点提取算法)ori_im = double(f) / 255; %unit8转化为64为双精度double64fx = [-2 -1 0 1

2]; % x方向梯度算子(用于Harris角点提取算法)Ix = filter2(fx, ori_im); % x方向滤波

% fy = [5 8 5;0 0 0;-5 -8 -5]; % 高斯函数一阶微分,y方向(用于改进的Harris 角点提取算法)fy = [-2; -1; 0; 1; 2]; % y方向梯度算子(用于Harris角点提取算法)Iy = filter2(fy, ori_im); % y方向滤波

%构造自相关矩阵

---------------------------------------------------------------Ix2 = Ix .^ 2;

Iy2 = Iy .^ 2;

Ixy = Ix .* Iy;

clear Ix;

clear Iy;

h= fspecial('gaussian', [7 7], 2); % 产生7*7的高斯窗函数,sigma=2

Ix2 = filter2(h,Ix2);

Iy2 = filter2(h,Iy2);

Ixy = filter2(h,Ixy);

%提取特征点

---------------------------------------------------------------height =

size(ori_im, 1);

width = size(ori_im, 2);

result = zeros(height, width); % 纪录角点位置,角点处值为1

R = zeros(height, width);

Rmax = 0; % 图像中最大的R值k = 0.06; %k为常系数,经验取值范围为0.04~0.06

for i = 1 : height

for j = 1 : width

M = [Ix2(i, j) Ixy(i, j); Ixy(i, j) Iy2(i, j)]; % auto correlation matrix

R(i,j) = det(M) - k * (trace(M)) ^ 2; % 计算R

if R(i,j) > Rmax

Rmax = R(i, j);

end;

end;

end;

%T = 0.01 * Rmax;%固定阈值,当R(i, j) > T时,则被判定为候选角点T = 0.1 * Rmax;%固定阈值,当R(i, j) > T时,则被判定为候选角点

%在计算完各点的值后,进行局部非极大值抑制-------------------------------------cnt = 0;

for i = 2 : height-1

for j = 2 : width-1

% 进行非极大抑制,窗口大小3*3 if (R(i, j) > T && R(i, j) > R(i-1, j-1) && R(i, j) > R(i-1, j) && R(i, j) > R(i-1, j+1) && R(i, j) > R(i, j-1) && ... R(i, j) > R(i, j+1) && R(i, j) > R(i+1, j-1) && R(i, j) > R(i+1, j) && R(i, j) > R(i+1, j+1))

result(i, j) = 1;

cnt = cnt+1;

end;

end;

end;

i = 1;

for j = 1 : height

for k = 1 : width

if result(j, k) == 1;

corners1(i, 1) = j;

corners1(i, 2) = k;

i = i + 1;

end;

end;

end;

[posc, posr] = find(result == 1);

figure,imshow(ori_im);

hold on;

plot(posr, posc, 'r+');

实验结果如图所示。

基于MATLAB的点特征提取

基于MATLAB点特征提取实习报告 一、实习内容与目的 理解影像中每个像素灰度值的概念;理解点特征在灰度方面的特点;掌握常用的点特征提取算子及其对应的点特征提取方法,例如Harris算子。 利用MATLAB软件分析任意一种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,研究它的提取方法以及实现提取特征点。 二、实习原理 基本思想:从图像局部的小窗口观察图像特征。 角点定义:窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化。

Harris角点检测:数学描述 将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E[u,v] 由: 得到: 于是对于局部微小的移动量[u,v],可以近似得到下面的表达: 其中,M是2*2矩阵,可由图像的导数求得: 窗口移动导致的图像变化:实对称矩阵的特征值分析 其中,的特征值M的特征值λmax、λmin。

定义角点响应函数:R 其中 Harris角点检测结果如下图所示: 三、实习步骤及相关代码 filename='yuantu2.jpg'; X=imread(filename);%读取图像 %imshow(X); Info=imfinfo(filename);%获取图像相关信息 if(Info.BitDepth>8)

f=rgb2gray(X); end %《基于特征点的图像配准与拼接技术研究》 %计算图像亮度f(x,y)在点(x,y)处的梯度----------------------------------------------- %fx=[50-5;80-8;50-5];%高斯函数一阶微分,x方向(用于改进的Harris角点提取算法) ori_im=double(f)/255;%unit8转化为64为双精度double64 fx=[-2-1012];%x方向梯度算子(用于Harris角点提取算法) Ix=filter2(fx,ori_im);%x方向滤波 %fy=[585;000;-5-8-5];%高斯函数一阶微分,y方向(用于改进的Harris角点提取算法) fy=[-2;-1;0;1;2];%y方向梯度算子(用于Harris角点提取算法) Iy=filter2(fy,ori_im);%y方向滤波 %构造自相关矩阵--------------------------------------------------------------- Ix2=Ix.^2; Iy2=Iy.^2; Ixy=Ix.*Iy; clearIx; clearIy; h=fspecial('gaussian',[77],2);%产生7*7的高斯窗函数,sigma=2 Ix2=filter2(h,Ix2); Iy2=filter2(h,Iy2); Ixy=filter2(h,Ixy); %提取特征点--------------------------------------------------------------- height=size(ori_im,1); width=size(ori_im,2); result=zeros(height,width);%纪录角点位置,角点处值为1 R=zeros(height,width); Rmax=0;%图像中最大的R值 k=0.06;%k为常系数,经验取值范围为0.04~0.06 fori=1:height forj=1:width M=[Ix2(i,j)Ixy(i,j);Ixy(i,j)Iy2(i,j)];%autocorrelationmatrix R(i,j)=det(M)-k*(trace(M))^2;%计算R ifR(i,j)>Rmax Rmax=R(i,j); end;

图像中角点(特征点)提取与匹配算法

角点提取与匹配算法实验报告 1 说明 本文实验的目标是对于两幅相似的图像,通过角点检测算法,进而找出这两幅图像的共同点,从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。 下面描述该实验的基本步骤: 1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法,该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口,计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化,并用解析形式表达。设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ,y 方向上移动v ,Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式: 2 ,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ??= -=++??∑∑ (1) 其中,,x y E 为窗口内的灰度变化度量;,x y w 为窗口函数,一般定义为2 2 2 ()/,x y x y w e σ +=; I 为图像灰度函数,略去无穷小项有: 222222 ,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv = ++=++∑ (2) 将,x y E 化为二次型有: ,[]x y u E u v M v ?? =???? (3) M 为实对称矩阵: 2 ,2 x y x x y x y y I I I M w I I I ???= ???????∑ (4) 通过对角化处理得到: 11 ,200x y E R R λλ-??= ??? (5) 其中,R 为旋转因子,对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状,其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。当两个特征值均较小时,表明目标点附近区域为“平坦区域”;特征值一大一小时,表明特征点位于“边缘”上;只有当两个特征值均比较大时,沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到: 2 (,)det()(())C RF x y M k trace M =- (6)

实验一 点特征提取

实验一点特征提取 一、实验目的 1、理解点特征提取的基本概念; 2、熟悉进行点特征提取的基本方法; 3、掌握用MATLAB语言进行点特征提取的方法。 二、实验原理 特征主要指明显点,如角点、圆点等。提取点特征的算子称为兴趣算子或有利算子,即运用某种算法从影像中提取我们所感兴趣的,即有利于某种目的的点。本次试验使用Moravex算子进行点特征提取。 Moravex算子于1977年提出利用灰度方差提取点特征的算子,其特点是在四个主要方向上选择具有最大---最小灰度方差的点作为特征点。其基本步骤为: 1、计算各像元的兴趣值IV(interest value)。在以像素(c ,r)为中心的w×w的影像窗口中,计算四个方向相邻像素灰度差的平方和; 2、给定一定的阈值,将兴趣值大于该阈值的点作为候选点。阈值的选择应以候选点中包括所需要的特征点,而又不包括过多的非特征点为原则; 3、选取候选点中的极值点作为特征点。在一定大小窗口内,将

候选点中不是最大者均去掉,留下一个兴趣值最大者,该像素即为一个特征点。 三、实验要求 1、读取MATLAB图像处理工具箱中提供的p13.jpg这幅图像, 并显示。 2、用Moravex算子对图像进行点特征提取 四、运行结果 原图:

提取点特征之后的图像: 五、源程序代码 % clear all % close all % clc tic I=imread('p13.jpg'); originalmap=I; %calculate every pixel's IV(Interest value) %divide image I by w*w w=5; %divide to m*n m=floor(size(I,1)/w); %rows,round n=floor(size(I,2)/w); %columns

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。

Harris角点特征提取

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Harris角点提取算法 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; %filename = 'Lena.jpg';filename='object0024.view01.png'; X = imread(filename); % 读取图像 % imshow(X); Info = imfinfo(filename); %获取图像相关信息 if (Info.BitDepth > 8) f = rgb2gray(X); end %《基于特征点的图像配准与拼接技术研究》 %计算图像亮度f(x,y)在点(x,y)处的梯度 -----------------------------------------------% fx = [5 0 -5;8 0 -8;5 0 -5]; % 高斯函数一阶微分,x方向(用于改进的Harris角点提取算法)ori_im = double(f) / 255; %unit8转化为64为双精度double64fx = [-2 -1 0 1 2]; % x方向梯度算子(用于Harris角点提取算法)Ix = filter2(fx, ori_im); % x方向滤波 % fy = [5 8 5;0 0 0;-5 -8 -5]; % 高斯函数一阶微分,y方向(用于改进的Harris 角点提取算法)fy = [-2; -1; 0; 1; 2]; % y方向梯度算子(用于Harris角点提取算法)Iy = filter2(fy, ori_im); % y方向滤波 %构造自相关矩阵 ---------------------------------------------------------------Ix2 = Ix .^ 2; Iy2 = Iy .^ 2; Ixy = Ix .* Iy; clear Ix; clear Iy; h= fspecial('gaussian', [7 7], 2); % 产生7*7的高斯窗函数,sigma=2 Ix2 = filter2(h,Ix2); Iy2 = filter2(h,Iy2); Ixy = filter2(h,Ixy); %提取特征点 ---------------------------------------------------------------height = size(ori_im, 1); width = size(ori_im, 2); result = zeros(height, width); % 纪录角点位置,角点处值为1 R = zeros(height, width); Rmax = 0; % 图像中最大的R值k = 0.06; %k为常系数,经验取值范围为0.04~0.06 for i = 1 : height for j = 1 : width

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 )。

图像角点

角点检测技术方法概述 角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。也称为特征点检测。 角点通常被定义为两条边的交点,更严格的说,角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。而实际应用中,大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点,而不仅仅是“角点”。这些特征点在图像中有具体的坐标,并具有某些数学特征,如局部最大或最小灰度、某些梯度特征等。 现有的角点检测算法并不是都十分的鲁棒。很多方法都要求有大量的训练集和冗余数据来防止或减少错误特征的出现。角点检测方法的一个很重要的评价标准是其对多幅图像中相同或相似特征的检测能力,并且能够应对光照变化、图像旋转等图像变化。 Moravec角点检测算法 Moravec角点检测算法是最早的角点检测算法之一。该算法将角点定义为具有低“自相关性”的点。算法会检测图像的每一个像素,将像素周边的一个邻域作为一个patch,并检测这个patch和周围其他patch的相关性。这种相关性通过两个patch间的平方差之和(SSD)来衡量,SSD值越小则相似性越高。 如果像素位于平滑图像区域内,周围的patch都会非常相似。如果像素在边缘上,则周围的patch在与边缘正交的方向上会有很大差异,在与边缘平行的方向上则较为相似。而如果像素是各个方向上都有变化的特征点,则周围所有的patch都不会很相似。 Moravec会计算每个像素patch和周围patch的SSD最小值作为强度值,取局部强度最大的点作为特征点。 Harris角点检测算法 Moravec角点检测算法有几个很明显的缺陷: 1,强度值的计算并不是各向同性的,只有离散的8个45度角方向被考虑。因为patch的评议比较最多只有8个方向; 2,由于窗口是方形并且二元的,因此相应函数会有噪声; 3,对边缘的相应太简单,因为强度值尽取SSD的最小值;

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 )。

图像局部特征点检测算法综述

图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了,图像特征检测的方法很多,又加上各种算法的变形,所以难以在短时间内全面的了解,只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说,图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰,本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式,列出了主体的框架,后面还有许多地方需要增加与修改,例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面,后面会增一些具有实际代码的例子,尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提,它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式,从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中,我们看不出任何信息,所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息,一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达,它只能反正图像上具有的局部特殊性,所以它只适合于对图像进行匹配,检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征,如颜色分布,纹理特征,主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰,光照,旋转,噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言,局部特征点,往往对应着图像中的一些线条交叉,明暗变化的结构中,受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域,如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域,所以它比角点的噪能力要强,稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法(LOG),以及利用像素点Hessian矩阵(二阶微分)及其行列式值的方法(DOH)。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点,所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵:

图像特征提取方法

图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时,常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域,他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高,通常要采用较高的分辨率观察:如果物体的尺寸很大或对比度很强,只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小,或对比有强有弱的情况下同事存在,这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有:Fourier变换法、窗口Fourier变换(Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容 课程设计的内容与要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等):一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 (1)边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式,所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约,或者说,离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测,把图像分为边缘区域和非边缘区域,然后在边缘区域内进行边缘定位.根据局部区域内边缘的直线特性,求得小邻域内直线段的高精度位置;再根据边缘区域内边缘的全局直线特性,用线段的中点来拟合整个直线边缘,得到亚像素精度的图像边缘.在拟合的过程中,根据直线段转角的变化剔除了噪声点,提高了定位精度.并且,根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点,给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合,边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间,它是图像分割所依赖的重要特征.边界方向直方图具有尺度不变性,能够比较好的 描述图像的大体形状.边界直方图一般是通过边界算子提取边界,得到边界信息后,需要表征这些图像的边 界,对于每一个边界点,根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角,将空间量化为M级, 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率,这样便得到了边界方向直方图. 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ,),),( ,),)] ,其中Gx( ,),),G ( ,),)可以用下面的

opencv特征提取解析

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时,假如特征提取需要许多的计算时间,而可以使用的时间有限制,一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层,这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤,因此有大量特征提取算法被发展,其提取的特征各种各样,它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 边缘 边缘是组成两个图像区域之间边界(或边缘)的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的,还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。

局部地看边缘是一维结构。 角 角是图像中点似的特征,在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测,然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向(角)。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤,而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。 区域 与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构,但是区域也可能仅由一个像素组成,因此许多区域检测也可以用来监测角。一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。区域检测可以被想象为把一张图像缩小,然后在缩小的图像上进行角检测。 脊 长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线,此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路,在医学图像中它被用来分辨血管。 特征抽取 特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区

Harris角点检测算法编程步骤及示例演示

Harris角点检测算法编程步骤及示例演示 也不说那么多废话了,要介绍啥背景意义之类的,角点检测,顾名思义,就是检测角点,最简单的就是两条线的交点了,还有比如下国际象棋的棋盘格子的交点之类的,反正就是检测这些点。 简单将Harris角点检测算法的思想说下,就是拿一个小窗在图像中移动,通过考察这个小窗口内图像灰度的平均变换值来确定角点。(1)如果窗口内区域图像的灰度值恒定,那么所有不同方向的偏移几乎不发生变化; (2)如果窗口跨越一条边,那么沿着这条边的偏移几乎不发生变化,但是与边垂直的偏移会发生很大的变化; (3)如果窗口包含一个孤立的点或者角点,那么所有不同方向的偏移会发生很大的变化。 下面给出具体数学推导: 设图像窗口平移量为(u,v),产生的灰度变化为E(u,v), 有E(u,v)=sum[w(x,y)[I(x+u,y+v)-I(x,y)]^2],其中w(x,y)为窗口函数, I(x+u,y+v)为平移后的灰度值,I(x,y)为平移前的灰度值。 有泰勒公式展开可得: I(x+u,y+v)=I(x,y)+Ix*u+Iy*v+O(u^2,v^2); Ix,Iy分别为偏微分,在图像中为图像的方向导数. 因此E(u,v)=sum[w(x,y) [Ix*u+Iy*v+O(u^2,v^2)]^2], 可以近似得到E(u,v)=sum[w(x,y) [Ix*u+Iy*v]^2],即 E(u,v)=[u,v][Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2][u,v]T

令M=[Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2],因此最后对角点的检测成了对矩阵M的特征值的分析了,令M其特征值为x1,x2; 当x1>>x2或者x2>>x1,则检测到的是边缘部分; 当x1,x2都很小,图像窗口在所有移动的方向上移动灰度级都无明显变化. 当X1,X2都很大时且相当,检测到的是角点。 编程时用x1,x2不方便,因此定义角点响应函数; R=det(M)-k(trace(M))^2; 其中det(M)为矩阵M的行列式,trace(M)为矩阵M的迹。 下面给出更具数学公式实际编程的步骤: 1.利用水平,竖直差分算子对图像的每个像素进行滤波以求得 Ix,Iy,进而求得M中的四个元素的值。 M=[Ix^2,Ix*Iy;Ix*Iy,Iy^2] 2.对M的四个元素进行高斯平滑滤波,为的是消除一些不必要 的孤立点和凸起,得到新的矩阵M。 3.接下来利用M计算对应每个像素的角点响应函数R,即: R=det(M)-k(trace(M))^2; 也可以使用改进的R: R=[Ix^2*Iy^2-(Ix*Iy)^2]/(Ix^2+Iy^2);里面没有随意给定的参数k,取值应当比第一个令人满意。 4.在矩阵R中,同时满足R(i,j)大于一定阈值threshold和R(i,j)

血液DNA快速提取方法

Rapid Extraction of High Quality DNA from Whole Blood Stored at 4oC for Long Period Materials and Methods Standard chemicals This method uses standard chemicals that can be obtained from any major supplier; we used chemicals supplied by Sigma Co. as follow: EDTA M), pH : Add gr of anhydrous EDTA to 800 ml of distilled water. Adjust pH to with NaOH pellets. Make up to 1 liter with distilled water. Autoclave at 15 for 15 min. 1 M Tris-HC1, pH : Dissolve gr of Tris base in 800 ml of distilled water. Adjust pH with concentrated HCl. Allow mixture to cool to room temperature before finally correcting pH. Make up to 1 liter with distilled water. Autoclave at 15 for 15 min. Preparation of Red blood cell lysis buffer: M Tris-HCl pH , 320 mM sucrose, 5 mM MgC12, 1% Triton X 100. Add 10 ml of 1 M Tris, gr of sucrose, gr MgC12, adjust pH to and finally add 10 ml of Triton X-100 to 800 ml of distilled water, and make up to 1 liter with distilled water. Autoclave at 15 for 10 min. Sugars at high temperature can cause caramelization (browning), which degrades the sugars [5]. Preparation of Nucleic lysis buffer: M Tris-HC1, mM sodium citrate, 1 mM EDTA, 1 % sodium dodecyl sulphate (SDS). Take 10 ml of 1 M Tris-HC1 (pH , gr of anhydrous EDTA (pH , 10 gr SDS, gr of sodium citrate, and adjust pH to . Make up to 1 liter with distilled water. Autoclave 15 min at 15 TE Buffer, pH : Take 5 ml of 1 M Tris-HCl, pH , 2 mL of M EDTA, pH 8, and make up to 1 liter with distilled water. Adjust pH to and autoclave 15 min at 15. Chloroform prechilled to 4°C. Ethanol (100%) prechilled to -20°C. Procedure of DNA Extraction Before starting DNA extraction, liquid blood venogects should be shake gently by rotating blood mixer (vortex) 1.Pour 500 μl of blood into a ml eppendorf tube and add 1000 μl of red cell lysis buffer. 2.Shake microfuge tube gently (up to homogenizing), then spin for 2 minutes at 7000 rpm. 3.Discard supernatant and repeat steps 1-3 two or three more times to remove hemoglobin. It is important to breakdown the pellet by vortexing and rinses it well in red blood cell lysis buffer in order to clean the white blood cells from residual of hemoglobin. 4.Placing the tube on tissue paper for few seconds downward. Be careful from cross-contamination between different samples. 5.Add 400 μl of nucleic lysis buffer to eppendorf tube. Note: if the pellet formed, you must pipette the pellet up to dissolve it. 6.Add 100 μl of saturated NaCl (5M) and 600 μl of chloroform to eppendorf tube and mix on a rotating blood mixer at room temperature then spin it for 2 minutes at 7000 rpm. 7.Transfer 400 μl of supernatant to a new ml tube. 8.Add 800 μl of cold (-20°C) absolute Ethanol and shake it gently then vortex it. DNA should appear as a mucus-like strand in the solution phase.

角点检测算法综述

角点检测算法综述 范娜,俞利,徐伯夏 (中国航天科工集团第三研究院8357所天津300308) 摘要:角点作为图像的一个重要特征,它保留了图像绝大部分的特征信息。角点在三维场景重建、运动估计、目标跟踪以及图像配准与图像匹配等计算机视觉领域有着重要的作用。本文对角点检测算法的类别进行总结,对各类算法进行了详细介绍,并对近几年来各类算法发展与改进进行了总结。 关键词:特征信息;计算机视觉;角点检测 Survey of Corner Detection Algorithms FAN Na, YU Li, and XU Bo-xia (The 8357 Research Institute of the Third Research Academy of CASIC Tianjin 300308) Abstract:As a more important feature of image, corner contains voluminous information of image features.In the domain of computer vision, such as three-dimensional reconstruction, motion estimation, object tracking, image registration and image matching, corner of image play an important role.this paper attempt to summarize and detailedly introduce corner detection algorithms, and summarize the developments of these algorithms in recent years. Key words: Feature Information;Computer Vision;Corner Detection 1 引言 角点并没有明确的定义,一般将图像中亮度变化剧烈的点或图像边缘上曲率取极大值的点认为是角点。从形态上来说,角点包括L、T、Y、X和箭头型角点等。角点作为图像的重要特征,保留了图像的绝大部分的特征信息,又有效地减少了信息的数据量,从而有效地提高了运算速度以及匹配的可靠性。总结现有的角点检测算子的评价方法,总体上有以下几个标准[1]: (1)稳定性:即同一场景图像在亮度、对比度等因素变化的情况下,检测出的角点数目及位置应当稳定 (2)可靠性:即在算子的可变参数改变情况下,不影响生成的角点的质量,只改变检测出角点的数目;检测到的角点具有平移、旋转、伸缩不变性 (3)鲁棒性:即算法的抗噪性能,在一定的噪声干扰下,算子仍然具有很强的角点检测能力 (4)准确性:主要指不发生误检测以及角点位置定位准确 (5)高效性:是指算法的计算速度快慢,算法速度必须足够快以满足图像处理系统的要求 经过几十年的研究与探索,产生了许多检测角点的方法,但大致可以分为四类:基于灰度图像的角点检测算法、基于二值图像的角点检测算法、基于边缘特征的角点检测算法以及支持矢量机角点检测算法。本文中

(完整版)图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色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地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 (二)常用的特征提取与匹配方法 (1) 颜色直方图 其优点在于:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间:RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法:直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 (2) 颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡 的颜色空间(如HSV 空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 (3) 颜色矩

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