目标检测基于特征描述子的方法ppt课件
特征检测和特征描述符综述_概述及解释说明
特征检测和特征描述符综述概述及解释说明1. 引言1.1 概述特征检测和特征描述符是计算机视觉领域中非常重要的技术。
它们在图像识别、物体跟踪、三维重建等应用中起着关键性的作用。
特征检测是指从图像或视频中找到显著的局部结构，如角点、边缘等。
而特征描述符则是将这些特征点转化为数值描述，以便于后续的匹配和识别。
1.2 文章结构本文将对特征检测和特征描述符进行全面综述，主要包括以下几个方面内容：引言、特征检测、特征描述符以及它们之间的关系。
具体来说，我们将首先介绍引言部分，然后详细讨论特征检测和特征描述符的定义、作用以及常见方法。
接着，我们会探讨它们在计算机视觉领域中的应用，并深入研究它们之间的相互依赖关系。
最后，我们将总结文章内容，并展望未来发展趋势。
1.3 目的本文旨在全面了解和掌握特征检测和特征描述符这两个重要技术的概念、原理和应用。
通过对现有算法和方法的综述，我们希望读者能够深入理解特征检测和特征描述符之间的关系，并能够根据具体应用选择合适的方法。
同时，我们也希望通过分析现有技术问题和未来发展方向，为进一步研究提供参考和启示。
2. 特征检测:特征检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它主要通过分析图像或视频中的局部区域来找到具有显著性或独特性的图像特征。
这些特征通常是物体边缘、角点、斑点等在不同图像之间有稳定性和可区分性的区域。
2.1 特征检测的定义与作用:特征检测旨在识别出具有唯一性和可描述性的局部结构，并对其进行定量描述。
其定义包括两个关键概念：唯一性和可描述性。
唯一性是指每个特征点都应该具有其他任何点所没有的某种属性，使其能够在各个图像帧或场景中被准确地匹配。
可描述性则要求我们能对每个特征进行准确而有效地量化描述，以便于后续的处理和识别任务。
特征检测在计算机视觉中起着至关重要的作用。
首先，它可以用于实现目标识别、跟踪和姿态估计等高级视觉任务。
其次，对于基于内容的图像搜索、相册管理和三维重建等应用，特征检测也是不可或缺的。
特征点检测与特征描述子
特征点检测与特征描述子SIFT特征：SIFT特征(Scale invariant feature transform)是一种局部特征检测的方法。
算法可以搜索出图像中的特征点，并且对特征点计算出一个128维的特征描述子以进行图像特征点匹配。
他具有尺度不变性，旋转不变性等优良性质，并且在一定程度上不受光照的影响。
原理介绍:在介绍SIFT之前，先引入LoG (Laplacian of Gaussian)算子的概念。
LoG算子实际就是在高斯滤波的基础上再求一个二阶导(拉普拉斯算子)。
图像经过与LoG的卷积，得到的新矩阵，我们通过寻找过0点就可以得到边缘角点等像素点。
并且使用归一化的LoG算子可以得到尺度不变性(无论图像的尺度大小，其极值点永远存在)。
之前曾经有人证明过，如果想要算子能够产生稳定的图像特征，可以使用尺度归一化的LoG算子。
但是由于直接进行计算比较费时，所以SIFT通过DOG(diference of Gaussian)来进行近似。
使用DOG来进行近似，需要构建高斯差分金字塔，在普通的图像金字塔基础上，在每个尺度的图像上使用标准差不同的高斯核做卷积。
之后，将相邻的图像相减得到最终的DOG结果，如下图所示。
在构造高斯图像金字塔时，需要以下几个参数。
O，图像降采样的次数，即有多少不同尺寸的图片；S，每个尺度的图片中，需要使用多少不同的高斯核进行卷积，σ，高斯核的标准差。
对于所有的DOG图，使用的高斯核的标准差满足下式：下图更直观的表现了这三个参数之间的关系，并且具体O的数量与图像实际大小以及最小尺寸图像的大小有关。
而在实际计算当中，S的取值为3-5左右，并且由于我们需要得到高斯模糊后图像的差值，所以我们实际需要S+2张高斯模糊的图像，相邻的图片作差以得到S 张DOG图。
在得到DOG之后，需要寻找关键特征点。
待寻找特征是DOG图中在空间上的极值点。
这样对于每个像素，在他周围有8个像素点，并且和他同图片大小但是高斯核标准差不同的两个相邻的图片间，他们在空间上也有相邻关系。
目标检测目标跟踪报告课件(PPT 85页)
动检测及阴影处理，省去了大量的浮点型运 算，提高了算法的效率。
➢ 检测步骤：
（1）初始码本的建立 （2）前景运动目标检测 （3） 阴影和高亮问题的解决 （4）目标检测过程的码本实时更新
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车辆跟踪方法的实现
➢ 基于Kalman 滤波的车辆跟踪 ➢ 通过运动估计和目标匹配两个模块实现对车
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视频序列运动检测
• 对于动态场景，由于目标与摄像头之间存在复杂的
相对运动，运动检测富有挑战性。传统的帧差方法 已经不再适用，如何能对全局的运动进行估计和补 偿，成为问题的关键。
第一帧
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帧差图像
解决思路
• 要检测动态场景中的运动目标，关键在于对场景的
运动进行估计，通过估计出的运动参数补偿其运动， 最后使用帧差法得到运动目标。
➢ 视频采集设备，如网络摄像机、DV和图像采集卡
等采集的视频序列大多是YUV格式的，如果要在 RGB空间做运动检测，则需要进行从YUV空间到 RGB空间的转换，而该转换运算为浮点型运算， 运算量大；
➢ 原算法在RGB空间进行阴影处理时，需要做浮点
型运算，进一步加大了运算量。
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基于改进码本的车辆检测实现
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基于码本模型的运动目标检测方法
➢ 码本方法：
计算聚类均值和样本与它的距离,不涉及概 率运算,运算速度较快； 码本方法能处理高亮和阴影问题，而且训练 时允许有前景运动目标。 该算法具有较强的鲁棒性，能实现对运动目 标较好的检测。
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基于码本模型的运动目标检测方法
原码本算法对RGB空间的视频序列， 已具有较好的检测效果，有一些不足 之处：
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基于码本模型的运动目标检测方法
目标检测算法介绍
目标检测算法介绍目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在在图像或视频中准确地识别和定位多个感兴趣的目标。
目标检测算法是基于传统图像处理和深度学习的技术的发展而来的，它在许多领域有广泛的应用，例如自动驾驶、智能监控、视频分析等。
1.基于传统图像处理的方法基于传统图像处理的目标检测算法主要包括以下几个步骤：特征提取、目标分类和目标定位。
特征提取：传统的特征提取方法主要包括颜色直方图、梯度方向直方图、SIFT（尺度不变特征变换）等。
这些特征可以通过对图像进行滤波、采样、变换等操作得到，用于描述图像的局部或全局特征。
目标分类：目标分类是指将提取的特征与已知的目标模型进行比对，从而确定目标的类别。
常用的分类方法有SVM（支持向量机）、AdaBoost （自适应增强法）等。
这些方法通过训练分类器来建立目标模型，并利用特征与模型之间的相似度进行分类。
目标定位：目标定位是指确定目标在图像中的位置。
主要方法包括滑动窗口、HOG（方向梯度直方图）和图像分割等。
滑动窗口的方法通过在图像上以不同尺度和位置滑动窗口，判断窗口内是否存在目标。
而HOG方法则是通过计算图像中不同区域的梯度直方图，来确定目标的边界。
2.基于深度学习的方法随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。
基于深度学习的目标检测算法主要包括两类：两阶段方法和一阶段方法。
两阶段方法：两阶段方法一般包括两个步骤：候选框生成和目标分类。
其中，候选框生成阶段通过使用一些先进的候选框生成方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，得到感兴趣的候选框。
然后，目标分类阶段使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对候选框进行分类和定位。
一阶段方法：一阶段方法是指直接从输入图像中提取目标的位置和分类信息，而不需要显式地进行候选框生成。
YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）是目前比较流行的一阶段目标检测算法。
目标检测ppt
目标检测ppt
目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，主要是从图像或视频中找出感兴趣的目标，并进行定位和分类。
目标检测在许多应用中具有广泛的应用，如智能驾驶、视频监控、人机交互等。
目标检测的主要流程包括图像预处理、目标提取和目标分类三个步骤。
首先，对输入的图像进行预处理，包括去除噪声、图像增强等。
接下来，通过不同的算法和模型提取图像中的目标信息，通常采用的方法有滑动窗口、区域提议和全卷积网络等。
最后，对提取到的目标进行分类，常用的分类算法有支持向量机、卷积神经网络等。
目标检测算法有许多，其中比较经典的有基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是通过提取图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，然后利用机器学习算法进行分类。
这种方法的优点是计算速度较快，但不适合复杂的场景和目标。
基于深度学习的方法是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过训练深度神经网络实现目标的定位和分类。
这种方法的优点是精度较高，但需要大量的数据和计算资源支持。
目标检测在实际应用中还面临许多挑战，比如目标遮挡、目标变形、光照变化等。
针对这些问题，研究者提出了各种改进方法，如多尺度特征融合、空间金字塔池化、卷积神经网络结构设计等。
此外，还有一些特殊的目标检测任务，如行人检测、车牌识别、人脸识别等，需要通过不同的方法和模型来解决。
总之，目标检测是一个非常重要和有挑战性的问题，在计算机视觉和人工智能领域有着广泛的应用前景。
随着深度学习的发展和硬件运算能力的提升，目标检测算法的性能不断提升，将为我们提供更好的视觉感知和智能决策能力。
目标检测PPT课件
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级联分类器（Cascading Classifiers）
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训练级联分类器
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Viola-Jones检测算法-总体流程
用5K正样本，350M反样本学习 得到38层（共使用6060个特征）级联分类获得实时性
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Viola-Jones人脸检测结果
Car/non-car Classifier
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物体检测
Step1. 获取训练数据 Step2. 提取特征 Step3. 训练分类器 Step4. 利用分类器进行检测
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人脸检测（Face detection）
Viola-Jones人脸检测算法（基于AdaBoost）
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Viola-Jones人脸检测算法(2004)
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主成分分析(PCA, K-L变换)
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主成分分析(PCA, K-L变换)
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滤波器设计
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Adaboost
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训 练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类 器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每 次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的 总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改 过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将 每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决 策分类器。
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Adaboost
学习目标：选择能够最有效地区分人脸与非人脸的矩形特征 及其阈值
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Adaboost
组合弱分类器（weak learners），得到更为精确的集 成分类器（ensemble classifier）。 弱分类器：性能仅比随机分类稍好 根据矩形特征定义弱分类器:
AI人工智能培训课件-目标检测概述-7.2
目标检测01目标检测简介输入图片输入图片问题：图片中的车在哪里？输入图片问题：图片中的车在哪里？目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位臵，是计算机视觉领域的核心问题之一。
由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有一定挑战性的问题。
目标检测的核心问题：图像识别+定位定位方面的问题：目标可能出现在图像的任何位臵。
目标有各种不同的大小。
目标可能有各种不同的形状。
图像识别：定位：定位思路一：将定位转换为分类问题，遍历所有可能的区域deercat定位思路一：将定位转换为分类问题，遍历所有可能的区域CNN deer?cat? background?定位思路一：将定位转换为分类问题，遍历所有可能的区域CNN deer?cat? background?定位思路一：将定位转换为分类问题，遍历所有可能的区域CNN deer?cat? background?定位思路一：将定位转换为分类问题，遍历所有可能的区域定位思路一：滑动窗算法（使用固定尺寸和固定步长）定位思路一：滑动窗算法（使用多种尺寸+步长）3 x 257 x 2570.5分类概率(猫)定位思路一：滑动窗算法（使用多种尺寸+步长）3 x 257 x 2570.5 0.75 分类概率(猫)定位思路一：滑动窗算法（使用多种尺寸+步长）3 x 257 x 2570.5 0.75 0.6分类概率(猫)定位思路一：滑动窗算法（使用多种尺寸+步长）3 x 257 x 2570.5 0.75 0.6 0.8 分类概率(猫)定位思路一：滑动窗算法（使用多种尺寸+步长）3 x 257 x 2570.5 0.750.6 0.8分类概率(猫) 3 x 257 x 257定位思路二：回归狗 (x, y, w, h)猫 (x, y, w, h)猫 (x, y, w, h)鸭 (x, y, w, h)16个数定位思路二：回归狗(x, y, w, h)猫(x, y, w, h)8个数定位思路二：回归猫 (x, y, w, h)猫 (x, y, w, h)猫(x, y, w, h)….网络需要对变动的目标输出个数进行刻画定位思路二：回归和图像分类网络一样，我们需要一个提取图像特征的网络在上述卷积神经网络的尾部作出改进，加上分类模块和回归模块 回归模块用欧氏距离度量损失，网络使用梯度下降进行训练在预测阶段合并分类模块和回归模块的结果定位思路二：回归目标检测分类：1.Two stage目标检测算法先进行候选区域生成（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。
图像特征匹配PPT课件
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大规模图像数据集的特征匹配问题
计算复杂度
随着图像数据集规模的增大，特征提取和匹配的计算复杂度也随之 增加，影响匹配效率。
数据冗余
大规模图像数据集中存在大量相似或重复图像，导致特征匹配结果 冗余，降低匹配准确性。
噪声干扰
大规模图像数据集中可能包含大量噪声图像，对特征匹配结果造成干 扰，影响匹配性能。
图像特征匹配ppt课件
目录
• 引言 • 图像特征提取方法 • 特征匹配算法 • 图像特征匹配优化技术 • 图像特征匹配实验与分析 • 图像特征匹配的挑战与展望
01
引言
图像特征匹配的意义
提高图像识别精度
通过匹配图像中的特征点，可以更准确地识别和分类图像。
增强图像信息利用率
特征匹配可以提取出图像中的关键信息，提高信息利用率。
实时性要求高的场景中的特征匹配问题
快速特征提取
在实时性要求高的场景 中，需要快速提取图像 特征，以满足实时处理 的需求。
高效匹配算法
为了满足实时性要求， 需要研究高效的特征匹 配算法，提高匹配速度 。
硬件加速技术
利用硬件加速技术（如 GPU、FPGA等）提高 特征提取和匹配的速度 ，满足实时性要求。
图像特征匹配的研究现状
01
02
03
传统方法
如SIFT、SURF等算法在 特征提取和匹配方面取得 了一定成果。
深度学习方法
卷积神经网络（CNN）等 方法在图像特征匹配上取 得了显著进展。
面临挑战
如光照变化、遮挡、复杂 背景等问题仍待解决。
02
图像特征提取方法
基于颜色的特征提取
颜色直方图
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HARRIS 角点检测
Harris角点检测基本思想 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
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HARRIS 角点检测
Harris角点检测基本思想
平坦区域： 任意方向移动， 无灰度变化
边缘： 沿着边缘方向移 动，无灰度变化
角点： 沿任意方向移动， 明显灰度变化 14
“Edge” R<0
“Corner” R>0
“Flat” |R| small
“Edge” R<0 1 21
HARRIS角点检测
Harris算法认为：所谓的特征点就是极大角点响应 函数在局部范围内对应的像素点。
所以，当各点的角点响应函数被计算出之后，就要 将原图像中所有局部角点响应函数最大的点提取出 来。在实验过程中，通常在每个像素的3×3邻域 窗口内进行最大值的提取，如果中心像素点的兴趣 值恰好最大，就把中心点当作特征点。
4
引言
图像匹配在众多视觉应用中是一个关键技术，匹配算法直 接影响后续视觉处理的效果。
对于运动目标，常采用光流等方法提取特征进行匹配，如 北航王兆仲等人提出了一种利用光流确定图像运动场的高 精度图像匹配算法。
对于静态目标，主要采用点匹配方法，即给定同一场景的 两幅图像，寻找同一场景点投影到图像中的像素之间的对 应关系，主要步骤为图像特征点提取和最小距离计算。 5
其在三维场景重建、运动估计、目标跟踪、目标识别、 图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。
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什么是好的角点检测算法？
• 检测出图像中“真实的”角点； • 准确的定位性能； • 很高的重复检测率（稳定性好）； • 具有对噪声的鲁棒性； • 具有较高的计算效率；
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引言
Harris等人对Moravec算子进行改进，主要克服只对四个方 向进行研究的问题，提出了通过Taylor级数展开法，实现窗 口沿任何方向位移的灰度变化情况，最后特征点的确定用数 学解析式做辅助。
Harris角点检测算子具有旋转不变以及缩放不变等许多优良 性能，因此广泛应用在各种图像匹配算法中。如Schmid和 Mohr采用Harris角点检测实现通用目标识别等，但它对尺 度、视角、照明变化比较敏感，而且抗噪声能力差。
10
引言
1999年Lowe等人提出一种更加稳定的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征算子，该算子 不仅具有尺度、旋转、仿射、视角、光照不变性， 对目标的运动、遮挡、噪声等因素也保持较好的匹 配性。
目标检测—— 基于特征描述子
的方法
1
目标检测—— 基于特征描述子的方法
2
引言
图像变化的类型
• 几何变化
– 旋转 – 相似(旋转 + 各向相同的尺度缩放)
– 仿射 (非各向相同的尺度缩放) 适用于: 物体局部为平面
• 灰度变化
– 仿射灰度变化 (I a I + b)
3
引言
图像匹配在众多视觉应用中是一个关键技术，匹配算法直 接影响后续视觉处理的效果。
不同类型的特征点
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什么是角点？
目前关于角点的具体定义和描述主要有如下几种：
1．角点是两条及两条以上边缘的交点； 2．角点是指图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点。 3．角点是一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点； 4．角点处的一阶导数最大，二阶导数为零；
7
引言
角点特征是影像的重要特征，在各种影像特征中角点具 有旋转不变性和不随光照条件改变而改变的优点在一些 应用中使用角点特征进行处理，可以减少参与计算的数 据量，同时又不损失图像的重要灰度信息，利用角点特 征进行匹配可以大大提高匹配的速度。
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HARRIS角点检测：流程
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角点响应函数R
24
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HARRIS角点检测：小结
沿方向 [u,v]的平均灰度变化可以表达成双
线性形式：
使用M的特征值表达图像点局部灰度变化的情
况，定义角点响应函数：
一个好的角点沿着任意方向移动都将导致明显的
图像灰度变化，即：R具有大的正数值。
其中M是 22 矩阵，可由图像的导数求得：
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HARRIS检测：数学表达
窗口移动导致的图像变化：实对称矩阵M的特征值分析
max, min M的特征值
max, min也是矩阵M的旋转不变量，反映图像两
轴方向的平面曲率。
快速变化的方向
E(u,v)的椭圆形式
缓慢变化的方向
(max)-1/2
(min)-1/2
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HARRIS检测：数学表达
通过M的两个特征 值的大小对图像点 进行分类:
2 “Edge” 2 >> 1
“Corner”
1 和 2 都较大且数值 相当 1 ~ 2;
图像窗口在所有方向上移 动都产生明显灰度变化
如果1 和 2 都很小，
图像窗口在所有方向上 移动都无明显灰度变化
该算子目前已广泛应用于机器人定位和导航、地图
生成及三维目标识别中。
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引言
2006 年 Bay 提 出 了 SURF(Speeded Up Robust Features)算法，进一步提高了特征的提取速度，但在对 尺度和旋转的适应方面不及SIFT。
SURF算法通过计算积分图像和Fast-Hessian矩阵大大提 高了特征点检测的速度，但特征匹配时采用的是全局最近 邻搜索方法，由于SURF特征向量是高维向量，其计算量 大、匹配正确率低。
“Flat” region
“Edge” 1 >> 2
19 1
HARRIS检测：数学表达
定义：角点响应函数R
(k – empirical constant, k = 0.04-0.06)
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HARRIS检测：数学表达
2
R 只与M的特征值有关 • 角点：R 为大数值正数 • 边缘：R为大数值负数 • 平坦区：R为小数值
HARRIS检测：数学表达
将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化E(u,v)
窗口函数
平移后的 图像灰度
图像灰度
窗口函数 w(x,y) =
或
1 in window, 0 outside
Gaussian
15
HARRIS检测：数学表达
由： 得：
16
HARRIS检测：数学表达
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：