点特征提取算法.ppt
点特征提取
i k k 1 V2 ( g c i ,r i g c i 1,r i 1 )2 i k k 1 V3 ( g c ,r i gc ,r i 1 )2 i k k 1 V4 ( g c i ,r i gc i 1,r i 1 )2 i k V1
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指 导 教 师 意 见 成绩评定： 指导教师签字： 年 月
日
教 学 单 位 意 见
负责人签字： （单位盖章） 年 月 日
备 注
注：模拟实践结束时，由实习学生填写本表后，交指导教师和教学单位签署意见，最后交 所在教学单位归档保管。
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a. 计算各像素的 Robert’s 梯度 ；
g gi 1, j 1 gi , j u g gv gi , j 1 gi 1, j v gu
b. 计算 ll（如 55 或更大）窗口中灰度的协方差矩阵 ；
-1-
QN
2 gu c k 1 r k 1 i c k j r k c k 1 r k 1
特征提取方法
4.2.2 特征提取方法图像经过一系列的预处理之后，原来大小不同、分布不规则的各个字符变成了一个个大小相同、排列整齐的字符。
下面接要从被分割归一处理完毕的字符中，提取最能体现这个字符特点的特征向量。
将提取出训练样本中的特征向量代入BP 网络之中就可以对网络进行训练，提取出待识别的样本中的特征向量代入到训练好的BP 网络中，就可以对汉字进行识别。
特征向量的提取方法多种多样，可以分为基于结构特征的方法和基于像素分布特征的方法，下面给予简单介绍，并说明本文所用的方法。
（1）结构特征。
结构特征充分利用了字符本身的特点，由于车牌字符通常都是较规范的印刷体，因此可以较容易地从字符图像上得到它的字符笔画信息，并可根据这些信息来判别字符。
例如，汉字的笔画可以简化为 4 类：横、竖、左斜和右斜。
根据长度不同又可分为长横、短横、长竖和短竖等。
将汉字分块，并提取每一块的笔画特征，就可得到一个关于笔画的矩阵，以此作为特征来识别汉字。
（2）像素分布特征。
像素分布特征的提取方法很多，常见的有水平、垂直投影的特征，微结构特征和周边特征等。
水平、垂直投影的特征是计算字符图像在水平和垂直方向上像素值的多少，以此作为特征。
微结构法将图像分为几个小块，统计每个小块的像素分布。
周边特征则计算从边界到字符的距离。
优点是排除了尺寸、方向变化带来的干扰，缺点是当字符出现笔划融合、断裂、部分缺失时不适用。
①逐像素特征提取法这是一种最简单的特征提取方法。
它可以对图像进行逐行逐列的扫描，当遇到黑色像素时取其特征值为1，遇到白色像素时取其特征值为0，这样当扫描结束后就获得一个维数与图像中的像素点的个数相同的特征向量矩阵。
这种特征提取方法的特点就是算法简单，运算速度快，可以使BP 网络很快的收敛，训练效果好，更重要的是对于数字图像这样特征较少的图像，这种方法提取的信息量最大，所以对于本系统来说，这种方法较为适用。
但是它的缺点也很明显，就是适应性不强，所以本文没有选用这种方法。
fast特征点提取
fast特征点提取FAST（Features from Accelerated Segment Test，加速分段测试特征点提取算法）是一种快速、稳定性强的特征点提取算法。
它已被广泛应用于计算机视觉中的目标跟踪、图像配准和3D重建等领域。
下面，我们将详细介绍FAST特征点提取算法的步骤。
第一步：灰度化处理首先，需要将图像转换为灰度图像。
这是因为在彩色图像中，对于每个像素点，都有三个通道的颜色信息（红绿蓝）。
而在灰度图像中，每个像素只有一个通道的灰度值，这样可以加快算法的运算速度。
第二步：选择初始像素点在FAST算法中，每个像素点都可以被视为候选特征点。
然而，我们需要筛选出那些最具代表性的像素点。
为了进行快速筛选，我们先随机选择一个像素点作为初始点。
第三步：确定阈值在FAST算法中，每个像素点都会被计算其周围三层圆环上的像素点是否明显区别于自身的灰度值。
因此，我们需要确定阈值，来判断周围像素点的差异是否足够明显。
具体而言，对于每个像素点，若存在在该像素点相邻的n个像素点中的k个像素点与该像素点的灰度值差异都大于一定阈值T，那么该像素点就可以被认为是一个特征点。
第四步：非极大值抑制在第三步中，我们根据阈值确定了很多可作为特征点的像素点。
但是，这些像素点中可能存在很多冗余的信息，因此我们需要进行非极大值抑制。
具体来说，将所有的特征点按照其周围像素点的差异值排序，选择最突出的n个特征点，并删除与它们距离过近的其他特征点，从而得到n个最具代表性的特征点。
第五步：特征描述在得到了最具代表性的n个特征点之后，我们需要对它们进行描述。
常用的方法是使用SIFT、SURF等算法对特征点进行描述，从而得到特征向量。
FAST特征点提取算法的优势在于速度快、稳定性强，并且适用于大多数的图像。
然而，由于该算法基于像素灰度值的比较，因此对于亮度变化较大的图像，可能会出现一些误差。
此外，FAST算法生成的特征点比较分散，特征描述能力相对较弱。
物体识别中的特征-基于SIFT特征提取、描述、匹配PPT课件
——基于SIFT算法的检测、描述和匹配
CHENLI
1
基于图像进行物体识别的过程
特征提取
特征匹配
CHENLI
2
图像特征
全局特征
大小、灰度分布、颜色、全局边缘
局部特征
点、线 角点问题
物体所在环境复杂
光照 对比度 杂散背景 目标被遮挡
CHENLI
8
例如旋转不变性
Original image courtesy of David Lowe
CHENLI
9
尺度空间
我们要精确表示的物体都是通过一定的尺度来反映的。现实世 界的物体也总是通过不同尺度的观察而得到不同的变化。
尺度空间理论最早在1962年提出，其主要思想是通过对原始图 像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，对这 些序列进行尺度空间主轮廓的提取，并以该主轮廓作为一种特征 向量，实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等。
CHENLI
5
传统的局部特征提取
成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、 不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。 传统的匹配算法往往是直接提取角点、线或边缘，对环境的适 应能力较差。 需要一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能 够有效识别目标的方法。
CHENLI
6
SIFT算法
CHENLI
17
关键点检测相关问题
3.高斯模板大小的选择
在实际应用中，在计算高斯函数的离散近似时，在大概3σ距离之外的像 素都可以看作不起作用，这些像素的计算也就可以忽略。
通常，图像处理程序只需要计算 (61)(61)
CHENLI
18
sift算法特征提取
精品文档
10
SIFT算法步骤
• 1. 尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的 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. 关键点定位：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。
精品文档
11
SIFT算法步骤
• 3. 方向确定：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。
• 尺度空间理论的基本思想是：在图像信息 处理模型中引入一个被视为尺度的参数， 通过连续变化尺度参数获得多尺度下的尺 度空间表示序列，对这些序列进行尺度空 间主轮廓的提取，并以该主轮廓作为一种 特征向量，实现边缘、角点检测和不同分 辨率上的特征提取等。
精品文档
16
精品文档
17
• 尺度空间满足视觉不变性。
sift算法详解
常艳杰 51164500135
精品文档
1
sift算法概述：
• 尺度不变特征转换SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的 算法，该算法通过求一幅图中的特征点 （interest points,or corner points）及其有 关scale 和 orientation 的描述子得到特征并 进行图像特征点匹配，获得了良好效果。
精品文档
14
一、尺度空间极值检测
• 尺度空间使用高斯金字塔表示。Tony Lindeberg指出尺度规范化的LoG(Laplacion of Gaussian)算子具有真正的尺度不变性， Lowe使用高斯差分金字塔近似LoG算子， 在尺度空间检测稳定的关键点。
特征地形要素的提取
A′
A-A′两点间得通视剖面图 深色实线条为可视区,浅色虚线为不可视区
可视域
可视性分析最基本得用途
可视查询 地形可视结构计算(即可视域得计算) 水平可视计算
基于地形表面几何形态分析原理得算法
找出DEM得纵向与横向得两个断面上得极大、极 小值点,作为地形特征线上得备选点; 根据一定得条件或准则将这些备选点划归各自所 属得地形特征线。
基于地形表面流水物理模拟分析原理得算法
点上得汇水量,然后按汇水量单调增加得顺序,由高到低找出区域中 得每一条汇水线
基于地形表面几何形态分析与流水物理模拟 分析相结合得算法
4、 水系得提取
水系提取有关得概念
集水流域 集水出口 子流域 分水岭 水流网络
基于地表径流漫流模型得水系提取算法
四个基本问题
洼地得处理; 平地得处理; 水流方向及水流累积量得确定; 水道起始位置得确定。
经处理后得平地单元格
水流方向及水流累积量得确定
5、 流域得提取
原始DEM数据
经填充后得无洼地DEM
特征地形要素的提取
主要内容
地形特征点得提取 山脊线、山谷线得提取 沟沿线得提取 水系得提取 流域得提取 可视性分析
1、 地形特征点得提取
山顶点(peak) 凹陷点(pit) 脊点(ridge) 谷点(channel) 鞍点(pass) 平地点(plane)等
2、 山脊线、山谷线得提取
山脊线与山谷线构成了地形起伏变化得分界线 (骨架线)
概略DEM得建立 地形流水物理模拟 概略地形特征线提取 地形几何分析 地形特征线精确确定。
大家学习辛苦了，还是要坚持
继续保持安静
平面曲率与坡位组合法
利用DEM数据提取地面得平面曲率及地面得正负 地形,取正地形上平面曲率得大值即为山脊,负 地形上平面曲率得大值为山谷
点云特征提取算法
点云特征提取算法
点云特征提取算法是一种用于从三维点云数据中提取有意义的特征的计算机视觉算法。
点云是由大量的三维点构成的数据集，通常由激光扫描仪或结构光相机等设备获取。
点云特征提取算法可以将点云数据转化为一系列具有意义的特征，从而实现对点云数据的分析和处理。
常见的点云特征包括曲率、法向量、表面粗糙度、点密度等。
其中，曲率是点云表面的弯曲程度，法向量是表面在该点的方向，表面粗糙度是指表面的粗糙程度，点密度是指单位面积内点的数量。
这些特征可以用于点云的分类、分割、配准、重建等应用中。
目前，常见的点云特征提取算法包括基于协方差矩阵的方法、基于领域的方法、基于深度学习的方法等。
基于协方差矩阵的方法通过计算每个点的邻域协方差矩阵来提取特征，其中特征向量和特征值反映了点云表面的曲率和法向量。
基于领域的方法则通过对点云的邻域进行分析来提取特征，例如计算邻域内点的距离和角度等。
基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来提取点云的特征。
点云特征提取算法在计算机视觉、机器人、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。
- 1 -。
点云特征提取
点云特征提取
点云特征提取是机器视觉中的一项关键技术。
点云技术的应用主要包括机器视觉中的三维重建、地理信息获取、环境探测以及安全监测等方面。
其精度越高，获取的信息越详实，在这些领域的应用效果也就越明显。
点云特征提取主要依赖以下技术：首先，利用激光雷达或者摄像机采集实体点云数据；其次，依托理论算法对采集的点云数据进行处理，包括细分、重建、识别以及特征提取等；最后，利用深度学习算法对特征提取的结果进行分类。
点云的特征提取主要由两种方法，以及它们的组合来实现：第一种方法是基于点云分析和提取其中的特征点，从而对对象进行识别或者跟踪，如基于半聚类、生成对抗网络等方法；第二种方法是基于多维几何特征定义和提取，如基于曲率、表面网格抽取、多边形正则化等方法。
点云特征提取是现今机器视觉技术应用的关键因素，其可视化结果可以辅助机器视觉任务的判断，获取的应用效果也是相当的明显。
基于激光雷达和摄像机以及理论算法和深度学习算法这四方面的技术，可以将点云数据准确的进行特征提取，为机器视觉的任务的实现提供帮助。
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-1 1 -1 1
•Roberts梯度算子
g
Gr
g ( x,
y)
u
g
gu
g
v
v
1
Gr
(x,
y)
( g u2
g
2 v
)
2
-1 1
1
Gi, j gi, j gi1, j 2 (gi, j gi, j1)2 2
-1 1
•方向差分算子
直线与边 缘的方向
北
东北
东
东南
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Sx (i, j) g1 g3 2g4 2g6 g7 g9
Sy (i, j) g7 2g8 g9 g1 2g2 g3
Prewitt算子与Sobel算子
-1 0 1 -1 0 1 -1 0 1
-1 0 1 -2 0 2 -1 0 1
-1 -1 -1 000 111
Prewitt算子
1
2
1
1 2 1 1 2 1 1 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
南
西南
西
西北
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
2
1
1 2 1 1 2 1 1 2 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
• Sobel算子
考察它上下、左右邻点灰度的加权差。与
（l）计算各像素的Robert’s梯度
gu
g u
g i 1,
j 1
gi,
j
gv
g v
gi,
j 1
g i 1,
j
（2）计算ll（如55或更大）窗口
中灰度的协方差矩阵
Q N 1
gu 2
g
u
g
v
1
gv gu
g
v
2
c k 1 r k 1
g
2 u
( gi 1, j 1 gi , j )2
q 4DetN (trN )2
DetN代表矩阵N之行列式 trN代表矩阵N之迹
(4）确定待选点
Tq 0.5 ~ 0.75
fw ( f 0.5 ~ 1.5)
T cc (c 5)
当 q Tq同时 w Tw，该像元为待选点
（5）选取极值点
即在一个适当窗口中选择最大的待选点
第三节 线特征提取算子
i, j
0 1 0
取其符号变化的点，即通过零的点为 边缘点，通常也称其为零交叉点
卷积核
掩膜
0 1 0 1 4 1 0 1 0
0 -01 0-01 0-01 0-01 -01 0 0-1 -40-11 0-4-011 0-40-11 -04-011 04-1 -01 -001 4--0011 -04-0-0111 --00-401011 04-0--00111 -0-4-0111 0-01 0-01 -40-011 0--40-01011 40--0-0-1111 --4010-011 0--411 0-1 0-1 -04-11 00-4-11 0--00-1141 -001-0-11 0-01-41 00-1 -01 4-01 -40-101 -4-10-11 4--110 -41-1 -10 0 -01 0-1 0-01 -001 0-1 0
ick jrk
c k 1 r k 1
g
2 v
( gi , j 1 gi 1, j )2
ick jrk
c k 1 r k 1
gu gv
( gi 1, j 1 gi , j )(gi , j 1 gi 1, j )
ick jrk
（3）计算兴趣值q与w
1 DetN
trQ trN
1
[ gi, j1
gi, j
gi, j 1 ]
2
1
1
gij
2
1
i, j i, j
1
0 1 0
D 1 2 1 2 1 4 1
i, j
1
0 1 0
0 1 0
1 1
1 1 1
D1 1 4 1 2 2 1 8 1
0 1 0 1
1 1 1 1
•拉普拉斯算子（Laplace）
之接近的邻点的权大：
1 0 -1
1 0 1
Gx 2 0
2
1 0 1
1 2 1
Gy
0
0
0
1 2 1
2 0 -2 1 0 -1 -1 -2 -1 000 121
1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1
-1 -2 -1 000 121
1g-11 0g-22 -g-113 2g04 0g05 -g206 1g17 0g28 -g19
-1 -2 1 -1 0 1 -1 2 1
Sobel 算子
加大模扳 抑制噪声
4. 二阶差分算子
•方向二阶差分算子
gij (gi1,j gi,j) (gi,j gi1,j)
1
[gi1,j
gi, j
gi1,j ]
2
gij
[1
2
1]
1
gij ( gi1, j gi, j ) ( gi, j gi1, j )
Gg ( x,
y)
x
g
y
1
G( x,
y)
magG
(
g x
)2
( g y
)2பைடு நூலகம்
2
•差分算子
1
Gi, j
gi, j gi1, j
2 (gi, j
gi,
)2
j 1
2
近似
Gi, j gi, j gi1, j gi, j gi, j1
对于一给定的阈值T，当时，则认为 像素（i，j）是边缘上的点。
（2）给定一经验阈值，将兴趣值大 于阈值的点作为候选点。
确定窗 口大小
（3）选取候选点中的极值点作为 特征点。
Moravec算子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
4. Forstner算子
Robert’s梯度和灰度协方差矩阵，寻找具有尽 可能小而接近圆的误差椭圆的点作为特征点
( g c i,r g c i 1,r ) 2
ik
V2
k 1
( gci,r i
g c i 1,r i 1 ) 2
ik
k 1
V3
( g c,r i g c,r i 1 ) 2
ik
k 1
V4
( g ci,r i
ik
g c i 1,r i 1 ) 2
IVc,r min{V1,V2 ,V3,V4}
1. 线特征
➢“边缘” 影像局部区域特征不相 同的区域间的分界线 ➢“线” 是具有很小宽度的其中间 区域具有相同的影像特征的边缘对
差分算子、拉普拉斯算手、LOG算子等
房屋的提取
道路的提取
2.线的灰度 特征
主要内容
一.微分算子 二.二阶差分算子 三.Hough变换
3. 微分算子
•梯度算子
g
2g
2g x 2
2g y 2
2 gij ( gi1, j gi, j ) ( gi, j gi1, j ) ( gi, j 1 gi, j ) ( gi, j gi, j 1 )
gi1, j gi1, j gi, j 1 gi, j 1 4gi, j
0 1 0
1 4 1
第二节 点特征提取算法
主要内容
一.Moravec算子
二.Forstner算子
1.点特征
•点特征主要指 明显点， •提取点特征的 算子称为兴趣 算子
2.点特征的灰度特征
3.Moravec算子
Moravec于1977年提出利用灰度 方差提取点特征的算子
r
c
（1）计算各像元的兴趣值 IV
k 1
V1