基于SURF算法的微小位移测量

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物理实验中微小位移量的几种光学测量方法

物理实验中微小位移量的几种光学测量方法在物理实验中，微小位移量的测量是一个重要的环节。

纳米级的位移量可以帮助我们研究非常微小的事物。

而光学测量方法是一种高精度、非接触式的测量方法，被广泛应用于微小位移量的测量中。

本文将介绍几种常用的光学测量方法。

一、白光干涉法白光干涉法是一种常用的测量光程差的方法。

在实验中，利用Michelson干涉仪产生干涉条纹，通过计算干涉条纹的移动距离，可以得到微小位移量的数值。

在白光干涉法中，由于光波长的分散性质，光源的发光波长不同，因而干涉条纹的颜色也随着移动位置的改变而改变。

通过光谱技术，可以将光源发的不同波长的光分离开来，进一步减小误差。

白光干涉法的优点是光源便宜易得，采样快速；缺点是对光源的光谱性质要求较高，需要对光源进行调整。

二、激光干涉法与白光干涉法相比，激光干涉法具有光源单色性好、光强稳定等优点。

激光干涉法也是一种非常重要的光学测量方法。

激光干涉法的原理与白光干涉法相同，所不同的是，激光干涉法使用的是激光的单色性，因此绝大部分的激光干涉仪是由He-Ne激光器作为光源。

激光干涉法的优点是可使干涉条纹清晰明显，易于处理数据；缺点是激光器使用成本较高。

三、莫尔条纹法莫尔条纹法是利用干涉现象测量表面形状和表面变形的方法。

在莫尔条纹法中，将一系列的‘条纹’透射到平整或有形状的表面上，通过观察条纹的特殊布局和消失位置等，可以得到表面的变化信息。

莫尔条纹法的主要优点是测量精度高、分辨能力强，其测量原理基于光学干涉，不易受到外界干扰，具有快速、高效等特点。

四、激光视轮法激光视轮法是一种利用激光束对物体进行带有方向的扫描，然后依据扫描的结果来测量物体表面形状和位移量等的方法。

在实验中，将激发的光束反射到物体表面，同时维持一定角度的斜向照射，通过扫描预先设定区域，生成一个三维物体的表面形状的图像。

激光视轮法的优点是测量精度高、成像速度快、测量能力强等，目前已被广泛应用于工程领域、生物医学领域等多个领域。

surf算法代码 -回复

surf算法代码-回复什么是Surf算法Surf算法（Speeded Up Robust Features）是一种用于图像特征检测和描述的计算机视觉算法。

它是在2006年由Herbert Bay等人提出的，旨在提高图像处理中的特征点检测与匹配的速度和准确性。

Surf算法在计算机视觉和图像处理领域中得到广泛应用，它的主要目标是在图像中找到稳定且唯一的局部特征点。

Surf算法的步骤1. 尺度空间构建：Surf算法在图像中使用多尺度空间来有效地检测特征点。

它通过不断模糊图像，并计算模糊后的图像与原始图像的差异来构建多尺度空间。

算法使用一个高斯滤波器来进行图像模糊，并通过逐渐增加滤波器的方差来构建不同尺度下的图像。

这样做的目的是使得算法能够在不同尺度下检测到特征点，而不受图像缩放的影响。

2. 关键点检测：在构建好尺度空间后，Surf算法会在每个尺度中检测关键点。

关键点是那些在图像中具有稳定尺度和位置，并且对缩放、旋转和光照变化具有不变性的点。

Surf算法使用Hessian矩阵来检测关键点。

Hessian矩阵是一个用于测量图像局部变化的矩阵，在Surf算法中，它被用来检测图像中的高强度点。

3. 关键点定位：在检测到关键点后，Surf算法会对关键点进行精确定位。

它使用一个Haar 小波响应来定位关键点的位置和方向。

Haar小波是一种多尺度基函数，它能够识别出图像中的边缘和纹理特征。

Surf算法利用Haar小波响应来定位出关键点的具体位置和方向，以便后续的特征描述步骤。

4. 特征描述：在完成关键点定位后，Surf算法会对每个关键点进行描述，以便后续的特征匹配。

Surf算法使用了一种叫做加速权重积分（Fast Hessian）的方法来生成特征描述子。

特征描述子是一个向量，它能够描述关键点周围区域的结构和纹理信息。

Surf算法会通过计算关键点周围区域的灰度变化来生成特征描述子。

5. 特征点匹配：在完成特征描述后，Surf算法会使用一种叫做KD树的数据结构来进行特征点的匹配。

SURF算法在图像处理中的应用

SURF算法在图像处理中的应用SURF算法是一种被广泛应用于计算机视觉领域的算法，其全称是Speeded Up Robust Features。

它是一种特征提取算法，可以在图像中检测出具有特殊性质的关键点，并生成具有鲁棒性的特征描述子。

这些特征可以用于识别相似的图像，比较相似度，并在图像配准、图像跟踪、三维重建等领域中发挥重要作用。

本文将探讨SURF算法在图像处理中的应用。

一、 SURF算法的原理SURF算法是基于SIFT算法的一种改进，它的主要优势在于速度更快、鲁棒性更强。

下面简单介绍SURF算法的原理。

1. 尺度空间构建SURF算法首先对原始图像进行尺度变换，通过高斯金字塔来构建尺度空间。

尺度空间的不同层次可以检测到不同大小的特征。

通过不同层次检测的关键点可以估计出原始图像中的关键点，这个过程被称为尺度空间极值点检测。

2. 关键点定位在尺度空间中，SURF算法通过Hessian矩阵的行列式求解得到图像局部极值点位置，这些点是具有高强度、对光照变化鲁棒等性质的关键点。

3. 方向确定为了使SURF算法对旋转和光照变化更加鲁棒，需要为每个关键点确定一个主方向，这个方向是在关键点周围采用Hessian矩阵主方向确定的。

4. 特征描述为了描述关键点的局部特征，SURF算法使用了一种统计学上的方法，即将关键点周围的区域分解成小的子区域，每个子区域在水平和竖直方向上计算Haar小波变换，形成特征向量。

这些特征向量组成的特征描述子具有鲁棒性，可以用来评估关键点的稳定性。

5. 特征匹配在进行图像匹配时，SURF算法使用了一种快速的近似最近邻搜索方法，称为快速最近邻搜索（FLANN）。

它可以在大规模的特征库中快速找到与查询特征最相似的特征。

二、 SURF算法可以被广泛应用于图像处理中，下面介绍一些应用领域。

1. 图像配准SURF算法可以被用来匹配两幅图像之间的关键点，通过计算两幅图像中关键点的相似度来实现图像配准。

SURF算法

SURF算法⼀、原理：Sift算法的优点是特征稳定，对旋转、尺度变换、亮度保持不变性，对视⾓变换、噪声也有⼀定程度的稳定性；缺点是实时性不⾼，并且对于边缘光滑⽬标的特征点提取能⼒较弱。

Surf（Speeded Up Robust Features）改进了特征的提取和描述⽅式，⽤⼀种更为⾼效的⽅式完成特征的提取和描述。

⼆、Surf实现流程如下：1. 构建Hessian（⿊塞矩阵），⽣成所有的兴趣点，⽤于特征的提取⿊塞矩阵（Hessian Matrix）是⼀个多元函数的⼆阶偏导数构成的⽅阵，描述了函数的局部曲率。

由德国数学家Ludwin Otto Hessian于19世纪提出。

surf构造的⾦字塔图像与sift有很⼤不同，Sift采⽤的是DOG图像，⽽surf采⽤的是Hessian矩阵⾏列式近似值图像。

Hessian矩阵是Surf算法的核⼼，构建Hessian矩阵的⽬的是为了⽣成图像稳定的边缘点（突变点），为下⽂的特征提取做好基础。

每⼀个像素点都可以求出⼀个Hessian矩阵。

Hessian矩阵的判别式为：当Hessian矩阵的判别式取得局部极⼤值时，判定当前点是⽐周围邻域内其他点更亮或更暗的点，由此来定位关键点的位置。

在SURF算法中，图像像素l(x，y)即为函数值f(x，y)。

但是由于我们的特征点需要具备尺度⽆关性，所以在进⾏Hessian矩阵构造前，需要对其进⾏⾼斯滤波，选⽤⼆阶标准⾼斯函数作为滤波器。

H矩阵的三个矩阵元素L_xx, L_xy, L_yy从⽽计算出H矩阵：Surf使⽤了盒式滤波器来近似替代⾼斯滤波器，提⾼运算速度。

盒式滤波器（Boxfilter）对图像的滤波转化成计算图像上不同区域间像素和的加减运算问题，只需要简单⼏次查找积分图就可以完成。

每个像素的Hessian矩阵⾏列式的近似值：2. 构建尺度空间同Sift⼀样，Surf的尺度空间也是由O组L层组成，不同的是，Sift中下⼀组图像的尺⼨是上⼀组的⼀半，同⼀组间图像尺⼨⼀样，但是所使⽤的⾼斯模糊系数逐渐增⼤；⽽在Surf中，不同组间图像的尺⼨都是⼀致的，但不同组间使⽤的盒式滤波器的模板尺⼨逐渐增⼤，同⼀组间不同层间使⽤相同尺⼨的滤波器，但是滤波器的模糊系数逐渐增⼤。

基于SURF目标跟踪算法研究

摘
要：ＳＦ算法是特征图像特征提取中一种最具鲁棒性的算法，但是其在特征提取匹配上速度较慢，ＩＴ很难满足
实时目标跟踪的要求。使用ＳＲＦ特征提取方法既保持了ＳＦＵＩＴ算法的高精度的优点，又克服了速度慢的缺陷。提出使用ＳＦ取并且匹配目标的特征点，用重心算法计算目标的脱靶量，通过小区域跟踪方法和高速硬件平台实ＵＲ提现目标的实时跟踪。实验证明，算法对目标的轻微旋转、部分遮挡、亮度变化具有很强的鲁棒性，跟踪速度比ＳＦＩＴ
ＰＮＧｎ，ＩｕｉｎＳＮＧｕｊｎＥＸｉＬＵＦｑａｇ，ＯＨａ２ｕ
（．．１０ｒｏｓｆＬＱｉｈａｇａ，６０１２ＣｌｇｆｎｏｍａｏｎｏｔｌｎｉｅｒｇＣ１９４４ＴｏｐＰＡ，ｎｕｎｄｏ０６０；．ｏｌｅＩｆｒｔｎａｄＣｎｒｇｎｅｎ，ＮｏｏｅｏｉｏＥｉ
第３卷第２大学学报【自然科学版）
ＪｕｎｌｆａｇｈｎＵｎｖｒｉｆｃｅｃｎｅｈｏｏｙＮａｒｌｃｅｃｄｔｎ）ｏｒａｏＣｈｎｃｕｉｅｓｙｏＳｉｅａｄＴｃｎｌｇ｛ｔａｉｅＥｉｏｔｎｕＳｎｉ
ｓｅｄｉｌｗｉｈｃｎｔｅｅｒｑｉｅｅｔｆｅｌｉｅａｇｔａｋｎｇＴｈｒｐｓｄｍｅｏｓｓＵＲＦｆａｕｅｅｔｃ－ｐｅｓｏｗｈｃａ ’ｍｅｔｈｕｒｍｎｒａｍｒｅｃｉ．ｅｐｏｏｅｔｄｕｅｓｔｅｏｔｔｒｔｈＳｅｔｒｘｒｔａ

surf特征点检测原理

surf特征点检测原理一、引言surf特征点检测是一种在计算机视觉领域被广泛应用的算法，用于图像特征提取和匹配。

本文将介绍surf特征点检测的原理及其相关概念，以帮助读者更好地理解该算法的工作原理。

二、SURF特征点检测的概述SURF(Speeded Up Robust Features)是一种基于尺度空间理论的图像特征描述算法。

它的主要思想是通过检测和描述图像中的局部特征点，从而实现图像的匹配与识别。

SURF算法具有计算速度快、尺度不变性强等优点，因此得到了广泛的应用。

三、尺度空间理论尺度空间理论是SURF算法的基础。

它认为图像中的物体在不同尺度下都会呈现出不同的外观，因此在进行特征点检测时，需要考虑不同尺度下的图像特征。

SURF算法通过构建一个尺度空间金字塔来实现不同尺度下的特征点检测。

四、Hessian矩阵的计算SURF算法使用Hessian矩阵来检测图像中的局部极值点。

Hessian 矩阵描述了图像中的灰度变化情况，通过计算图像的二阶导数来得到Hessian矩阵。

在SURF算法中，为了加速计算速度，Hessian 矩阵的计算采用了一种近似方法。

五、关键点的定位在得到Hessian矩阵后，SURF算法通过计算特征点的行列方向和尺度来实现关键点的定位。

其中，行列方向表示特征点在图像中的位置，尺度表示特征点的大小。

SURF算法还引入了一种基于盒子滤波器的方法，用于对关键点进行定位。

六、关键点的描述关键点的描述是SURF算法的核心内容之一。

SURF算法采用了一种称为Haar小波的特征描述子，用于描述关键点的局部特征。

Haar小波通过计算图像中的水平和垂直边缘来描述图像的纹理特征。

SURF算法通过对Haar小波的积分图像进行快速计算，实现了关键点的快速描述。

七、关键点的匹配关键点的匹配是SURF算法的最后一步。

在进行关键点匹配时，SURF算法采用了一种称为海森距离的相似性度量。

海森距离可以有效地判断两个关键点之间的相似度，从而实现关键点的匹配。

动态成像条件下基于SURF和Mean shift的运动目标高精度检测

ｄｃｔｈｔｔｅｐｏｏｅｌｏｔｍｓｃ．ａｔｒｚｄｂｉｈｐｅｉｉｎ，ｌｗｆｌｅｅｔｎ，ａｄｓｏｇｒｂｓｎｓｏｉａｅｔａｈｒｐｓｄａｇｒｈｉｈｒｃｅｅｙｈｇｒｃｓｏｉａｉｏａｓｄｔｃｉｅｏｎｔｎｏｕｔｅｓｔｒ
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ａｃｒｔｄｔｃｏｎｅｍｅｔｉｆ：ｏｉｇｂｅｔａｃｏｐｉｅｉａｈ．Ｆｎｌ，ｈｆｃｖ— ｃｕａｅｔｎａｄｓｇｎａｏｏｅｍｖｊｃｗｓｃｍｌｈｄｗｔＭｅｎｓｉｅｅｉｔｎｌｈｎｏａｓｈｔｆｉｌｔｅｅｅｔｅａ关键词：ＵＦ图像配准；ａｈｆ；ＳＲ；Ｍｅｎｓｉ图像分割；ｔ动态背景；目标检测

surf角点检测matlab

surf角点检测matlab
surf角点检测是一种常用的图像特征提取方法，在计算机视觉领域有着广泛的应用。

本文将介绍利用Matlab进行surf角点检测的方法，以及具体实现步骤和注意事项。

一、surf角点检测原理
surf角点检测是一种基于局部图像特征的方法，主要用于检测图像中的角点。

它的原理是在图像中寻找一些关键点，这些关键点具有尺度不变性和旋转不变性，并且可以用来匹配不同图像之间的特征。

在surf 角点检测中，局部图像特征是通过从一组不同的尺度下的高斯滤波器响应中提取的。

这些局部特征是由一组Haar小波描述符构成的。

二、Matlab实现surf角点检测的步骤
1.打开Matlab软件，载入需要处理的图像。

2.利用Matlab提供的surf函数建立滤波尺度空间。

3.通过计算不同尺度下的高斯滤波器响应，提取局部特征。

4.对局部特征进行非极大值抑制，并利用RANSAC算法进行匹配。

5.检测角点并标记。

三、注意事项
1.当处理的图像尺寸较大时，建议先对图像进行降采样。

2.针对不同的图像，需要调整surf函数的参数，以得到最佳的特征提取结果。

3.在进行非极大值抑制和匹配时，需要选择合适的参数，以保证检测结果的准确性和稳定性。

四、总结
surf角点检测是一种常用的图像特征提取方法，具有尺度不变性和旋转不变性等优点。

在Matlab中实现surf角点检测，可以通过建立滤波尺度空间、提取局部特征、非极大值抑制和匹配等步骤实现。

需要注意的是，不同的图像和处理需求需要调整surf函数的参数以得到最佳的特征提取效果。

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基于ＳＲＵＦ算法的微小位移测量
范有臣，迎春都李，琳
（．放军装备指挥技术学院研究生院，１解北京１１１２解放军装备指挥技术学院光电装备系，０４６；．北京１１１）０４６
摘
要：对导弹等高加速度运动目标发射初期微小初始位移检测的需要，出采用ＳＲ针提ＵＦ算
ＦＡＮｕ．ｈｎＬＩＹｉｇｃｕ，Ｙｏｃｅ，ｎ — ｈｎＤＵｎＬｉ
（．ｈｎｔｕｅｏｒｄａｔｄｎ，ｃｄｍｆｑｉｍｎｏｍｎｎｅｈｏｇ，ｅｉ０４６Ｃｉａ１ＴｅｉｓｔｔｆａｕｔｓｅｔＡａｅｙｏｕｅｔｍａｄａｄＴｃｎｌｙＢｉｎ１１１，ｈｎ；ｉｇｅｕＥｐＣｏｊｇ２ＤｐｒｅｔｆｈｔｌｔｃＥｕｐｎ，ｃｄｍｆｑｉｍｎＣｍｍｎｎｅｈｏｇ，ｅｉ０４６Ｃｉ）．ｅａｍｎｏｅｃｒｑｉｍｅｔＡａｅｙｏｕｅｔｏａｄａｄＴｃｎｌｙＢｉｎ１１１，ｈｎｔｏＰｏｅｉＥｐｏｊｇａ
ｔｅｅｅｓｒｈｅａｇｒｔｍｅｉｂｌｔｎｄｒａ —ｉｅｐｒｏｍａｅｈｓｎｕｅｔｌｏｈＳｒｌａｉｉｙａｅｔｅｒｎｃ．ｉｌｍｆ
ｄｓａｅｓｐｒｐｏｅｏｅｉｎｔｈｓｔｈｅｉｔ．ｅｉｔａｎ — ｉｐａｅｎｔｉａｃｌｔｄｂｈｔｈｄｉｔｎｃｓｉｏｓｄｔｌｍｉａｅｔｅｍｉｍａｃｄｐｏｎｓＴｈｎｉｉｌｍｉｉｄｓｌｃｍｅｓｃｌｕａｅｙｔｅｍａｃｅ
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法将位移变化转化为提取的特征点对欧式距离的变化的方法。该算法在ＳＲＵＦ提取图像特征点的基础上，用最邻近匹配进行快速的初匹配，使然后采用提出的一种基于平行距离的匹配方
法进一步去除错误的匹配点对，据正确的匹配点对的距离计算出初始位移。实验结果表明，根该算法精度在亚像素级别，行时间在１ｓ之内，运０ｍ能够实时可靠的给出目标的初始位移。
第４２卷第６期
２１０２年６月
激光与红外
ＬＳＲ＆ＩＲＡＥＮＦＡＲＥＤ
Ｖｏ．２，１４Ｎｏ．６
பைடு நூலகம்Ｊｎ２２ｕｅ，０１
文章编号：０１５７（０２０－９－６１０－０８２１）６０９０６
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图像与信号处理・
关键词：小位移；ＵＦ；微ＳＲ匹配；行距离平中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：ＡＤＯ：０３６／．ｓ．０１０８２１．６０３Ｉ１．９９ｊｉｎ１０－７．０２０．２ｓ５
ＭｉｉｄｓｌｃｍｅｔｍｅｓｒｍｅｔｂｓｄｏＵＲＦｌｏｉｈｎ－ｉｐａｅｎａｕｅｎａｅｎＳａｇｒｔｍ