一种用于图像拼接的角点匹配算法

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python orb角点检测算法

python orb角点检测算法ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种用于图像特征点检测和描述的算法。

它综合了FAST角点检测器和BRIEF描述子，并在此基础上进行了改进，使其对旋转和尺度变化具有较好的鲁棒性。

本文将介绍ORB算法的原理、特点以及在实际应用中的一些场景。

一、ORB算法原理ORB算法的基本原理是通过在图像中检测关键点，并为每个关键点计算一个描述子，从而实现图像的特征匹配。

下面将详细介绍ORB 算法的几个关键步骤。

1. 关键点检测：ORB算法采用FAST角点检测器来检测图像中的关键点。

FAST角点检测器是一种高效的角点检测算法，它通过比较像素点与其周围邻域像素点的灰度值差异来判断是否为角点。

相比于其他角点检测算法，FAST角点检测器具有较快的速度和良好的鲁棒性。

2. 方向分配：为了提高ORB算法对旋转的鲁棒性，ORB算法在关键点检测的基础上，利用图像梯度信息为每个关键点分配一个主方向。

这样可以使得关键点的描述子具有旋转不变性。

3. 描述子计算：在选定关键点和方向后，ORB算法使用BRIEF描述子来计算每个关键点的描述子。

BRIEF描述子是一种二进制特征描述子，它通过比较关键点周围的像素点对来生成一个固定长度的二进制字符串。

相比于其他描述子，BRIEF描述子具有较快的计算速度和较小的存储空间。

4. 关键点匹配：通过比较关键点的描述子，可以实现图像之间的特征匹配。

ORB算法采用汉明距离（Hamming Distance）作为描述子之间的相似度度量。

汉明距离是一种计算二进制字符串之间的距离的方法，具有较快的计算速度和较好的效果。

二、ORB算法特点ORB算法具有以下几个特点：1. 速度快：ORB算法采用了FAST角点检测器和BRIEF描述子，这两个模块都具有较快的计算速度，使得ORB算法在实际应用中具有较高的实时性。

2. 旋转不变性：ORB算法在关键点检测的基础上，为每个关键点分配了一个主方向，使得关键点的描述子具有旋转不变性。

goodfeaturestotrack 详解 -回复

goodfeaturestotrack 详解-回复GoodFeaturesToTrack详解GoodFeaturesToTrack算法是计算机视觉领域中的一个重要算法，用于检测图像中的特征点。

特征点是图像中易于检测和描述的位置，通过特征点的匹配可以实现多种复杂的计算机视觉任务，如目标跟踪、三维重建和图像拼接等。

本文将详细介绍GoodFeaturesToTrack算法的原理和实现步骤。

一、GoodFeaturesToTrack原理介绍GoodFeaturesToTrack算法基于角点的概念，角点是图像中两条边缘相交处的点。

与其他点相比，角点在不同尺度和旋转下具有不变性，因此对于图像特征的描述和匹配具有重要意义。

GoodFeaturesToTrack算法通过计算图像中各个像素点的角点响应值，选择响应最大的k个点作为特征点。

角点响应值的计算通常采用Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测方法。

二、GoodFeaturesToTrack实现步骤1.预处理：首先，需要将彩色图像转换为灰度图像。

灰度图像只有一个颜色通道，降低了计算复杂度，同时保留了图像特征。

2.计算图像梯度：通过图像梯度计算图像的边缘信息。

常用的梯度算子有Sobel算子和Laplacian算子。

梯度的计算可以提取图像的边缘信息，为后续的角点检测提供依据。

3.计算角点响应：根据Harris角点检测或Shi-Tomasi角点检测方法计算每个像素点的角点响应值。

Harris角点检测方法通过计算图像中各个像素点的局部协方差矩阵，然后通过特征值分析来定义角点响应值。

Shi-Tomasi角点检测方法在Harris角点检测的基础上，通过选取较小特征值的方式来定义角点响应值。

4.非极大值抑制：在计算完所有像素点的角点响应值之后，需要进行非极大值抑制操作。

非极大值抑制的目的是选择响应最大的k个点，抑制其他次大的响应点。

这一步骤可以通过非极大值抑制算法实现，例如基于局部极大值点的NMS算法。

图像匹配的算法种类和原理

图像匹配的算法种类和原理
图像匹配是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术，用于判断两个或多个图像之间的相似性或是否存在某种关联。

以下是几种常见的图像匹配算法和其原理：
1. 直方图匹配：该算法基于图像的颜色分布，通过比较两个图像的直方图来评估它们的相似性。

直方图是一种将图像像素值与其频率关联起来的统计工具。

2. 特征点匹配：该算法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘等，然后比较两个图像中的特征点之间的距离或相似性来确定它们之间的匹配关系。

常见的特征点匹配算法包括SIFT、SURF 和ORB。

3. 模板匹配：该算法使用一个预先定义好的模板图像，将其与输入图像进行比较，找出最佳匹配的位置。

模板匹配算法通常使用相关性或差异性度量来评估匹配程度。

4. 形状匹配：该算法旨在比较图像中的形状特征，例如提取图像边界上的轮廓，并计算它们之间的相似性。

形状匹配通常与图像分割和轮廓提取技术结合使用。

5. 神经网络匹配：近年来，深度学习和卷积神经网络（CNN）等技术的发展为图像匹配带来了新的突破。

使用深度神经网络，可以学习到更高级别的特征表示，并通过训练模型来实现图像匹配任务。

这些算法各有优缺点，并且在不同应用场景下具有不同的适用性。

在实际应用中，经常需要结合多种算法来实现更准确的图像匹配结果。

图像的拼接----RANSAC算法

图像的拼接----RANSAC算法⼀、全景拼接的原理1.RANSAC算法介绍RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、⽆法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。

这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产⽣的。

同时RANSAC也假设，给定⼀组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的⽅法。

2.使⽤RANSAC算法来求解单应性矩阵在进⾏图像拼接时，我们⾸先要解决的是找到图像之间的匹配的对应点。

通常我们采⽤SIFT算法来实现特征点的⾃动匹配，SIFT算法的具体内容参照我的上⼀篇博客。

SIFT是具有很强稳健性的描述⼦，⽐起图像块相关的Harris⾓点，它能产⽣更少的错误的匹配，但仍然还是存在错误的对应点。

所以需要⽤RANSAC算法，对SIFT算法产⽣的128维特征描述符进⾏剔除误匹配点。

由直线的知识点可知，两点可以确定⼀条直线，所以可以随机的在数据点集中选择两点，从⽽确定⼀条直线。

然后通过设置给定的阈值，计算在直线两旁的符合阈值范围的点，统计点的个数inliers。

inliers最多的点集所在的直线，就是我们要选取的最佳直线。

RANSAC算法就是在⼀原理的基础上，进⾏的改进，从⽽根据阈值，剔除错误的匹配点。

⾸先，从已求得的匹配点对中抽取⼏对匹配点，计算变换矩阵。

然后对所有匹配点，计算映射误差。

接着根据误差阈值，确定inliers。

最后针对最⼤inliers集合，重新计算单应矩阵H。

3.基本思想描述：①考虑⼀个最⼩抽样集的势为n的模型(n为初始化模型参数所需的最⼩样本数)和⼀个样本集P，集合P的样本数#(P)>n，从P中随机抽取包含n 个样本的P的⼦集S初始化模型M；②余集SC=P\S中与模型M的误差⼩于某⼀设定阈值t的样本集以及S构成S*。

S*认为是内点集，它们构成S的⼀致集(Consensus Set)；③若#(S*)≥N，认为得到正确的模型参数，并利⽤集S*(内点inliers)采⽤最⼩⼆乘等⽅法重新计算新的模型M*；重新随机抽取新的S，重复以上过程。

Matlab中的图像拼接方法与示例分析

Matlab中的图像拼接方法与示例分析图像拼接是数字图像处理领域中的重要任务，它能够将多张局部图像合并为一张完整的图像。

Matlab作为一种强大的工具，提供了多种图像拼接方法，本文将介绍其中常用的方法，并通过具体的示例分析其优劣和适用场景。

一、基于特征点匹配的图像拼接方法特征点匹配是一种常用且有效的图像拼接方法，它通过在图像中提取出稳定且唯一的特征点，然后根据这些特征点之间的相对位置关系进行图像的拼接。

在Matlab中，可以使用SIFT（尺度不变特征变换）算法来提取图像的特征点，然后使用RANSAC（随机一致性采样）算法对特征点进行匹配，并通过Harris角点检测算法来筛选出最佳的匹配点。

示例：将两张风景照片拼接成一张全景照片。

首先，使用SIFT算法提取两张照片的特征点，然后使用RANSAC算法对特征点进行匹配。

接着，通过Harris角点检测算法筛选出最佳的匹配点，并根据匹配点计算出图像间的转换矩阵。

最后，使用Matlab中的imwarp函数对图像进行变换，并使用imfuse函数将两张图像拼接在一起，得到最终的全景照片。

二、基于图像重叠区域的无缝拼接方法无缝拼接是指在图像拼接过程中，将多张图像合成为一张时，保持图像之间的连续性和平滑性，使得拼接后的图像看起来像是一张完整的图像。

在Matlab中，可以使用图像重叠区域的像素平均值或像素加权平均值来实现无缝拼接。

这种方法能够减少拼接过程中产生的明显拼接痕迹，使得拼接后的图像具有更好的视觉效果。

示例：将多张卫星图像拼接成一张地图。

首先，读入多张卫星图像，并确定它们之间的重叠区域。

然后，通过像素平均值或像素加权平均值来实现无缝拼接。

最后，使用Matlab中的imshow函数显示拼接后的地图图像。

三、基于图像内容的自动拼接方法自动拼接方法是指针对无法通过特征点匹配或像素平均值等方式进行拼接的图像，通过分析图像内容来实现图像的自动拼接。

在Matlab中，可以使用深度学习模型（如卷积神经网络）来对图像进行内容分析和特征提取，并根据提取的特征对图像进行拼接。

基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用

摘要：究了图像匹配与图像角点匹配之间的关系．研并在此基础上提出一种基于角点检测的图像匹配算法，成功地应
用于图像拼接中．算法将角点作为图像的特征点，通过角点值、域角点数、点间距及参数一致性等４个指标对角该并邻角
ｇｚｇ
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（）１
（）２
图像和待匹配图像的角点集；再根据图像匹配与角点
的卜．因此，现精确、速、定的图像匹配算法有实快稳
利于对视觉信息后续处理的研究．像匹配方法大致图
分为３类：于图像灰度的匹配、于特征的匹基］基
了已有算法中进行模板匹配的繁重计算量，大提高大
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第４６卷
第４期
厦门大学学报（自然科学版）
Ｊｕｎｌｏａｅｉｅｓｔ（ｔｒｌｃｅｃ）ｏｒａｆＸｉｍｎＵｎｖｒｉｙＮａｕａｉｎｅＳ
Ｖｏ．６ＮＯ４１４．
特征点，包含了图像中丰富的二维结构信息，泛应用广
于各种图像处理技术中．文选用Ｈａｒ算子提取的本ｒｉｓ
信息，因此匹配结果容易受到噪声、像信息分布等因图
素的影响，对特征点的准确性及稳定性的依赖较高．且二是特征点的匹配搜索速度仍有待于提高．多数匹大配算法采用模板相关方法进行遍历性的匹配搜索，因

图像中角点提取与匹配算法

图像中角点提取与匹配算法角点提取与匹配算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，用于在图像中寻找具有明显角度变化的特征点，并将这些特征点进行匹配。

这些算法在很多应用中都起到了关键作用，如图像配准、目标跟踪、三维重建等。

角点是图像中具有明显角度变化的点，它们在不同尺度和旋转下具有稳定性，因此可以用来作为图像的特征点。

在角点提取算法中，常用的方法有Harris角点检测算法、Shi-Tomasi角点检测算法、FAST角点检测算法等。

Harris角点检测算法是最早提出的角点检测算法之一，它通过计算图像中每个像素点周围区域的灰度变化来判断该点是否为角点。

具体来说，该算法计算每个像素点的特征值，通过特征值的大小来确定角点。

如果特征值较大，则该点为角点；反之，则该点为平坦区域或边缘。

Shi-Tomasi角点检测算法是对Harris角点检测算法的改进，它使用特征值中较小的一个来表示角点的稳定性，从而提高了检测的准确性和稳定性。

该算法首先计算每个像素点的特征值，然后选择特征值较小的一部分像素点作为角点。

FAST角点检测算法是一种高效的角点检测算法，它通过比较像素点周围的相邻像素点的灰度值来判断该点是否为角点。

该算法通过快速地检测像素点的灰度值变化来提高检测的速度，同时保持了较高的准确性。

在角点匹配算法中，常用的方法有基于特征描述子的匹配算法，如SIFT（尺度不变特征变换）算法、SURF（加速稳健特征）算法、ORB （Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法等。

SIFT算法是一种基于尺度不变特征变换的特征描述子算法，它通过检测图像中的关键点，并计算每个关键点周围区域的特征描述子。

这些特征描述子具有尺度不变性和旋转不变性，因此可以用来进行图像匹配。

SURF算法是一种加速稳健特征算法，它通过使用快速哈尔小波变换来计算图像中的特征点，并使用加速积分图像来加速特征点的计算。

这些特征点具有尺度不变性和旋转不变性，可以用来进行图像匹配。

vfa 算法

vfa 算法VFA（Vector Field Alignment）算法是一种用于特征匹配和图像拼接的算法。

它通过将两个图像的特征点进行匹配，然后将这些特征点映射到一个共同的坐标系中，从而实现图像的拼接。

VFA算法的基本步骤如下：1. 特征提取：首先，从两个待拼接的图像中提取出特征点。

这些特征点可以是角点、边缘点等。

2. 特征匹配：然后，通过比较两个图像中的特征点，找出相互匹配的特征点对。

这一步通常使用一些特征描述子，如SIFT、SURF等。

3. 构建初始对应关系：接下来，根据匹配的特征点对，构建一个初始的对应关系。

这个对应关系是一个二维矩阵，其中每个元素表示一个特征点对是否匹配。

4. 优化对应关系：然后，通过优化算法，如最小二乘法，来优化这个对应关系。

优化的目标是使得匹配的特征点对在两个图像中的相对位置尽可能一致。

5. 计算变换矩阵：最后，根据优化后的对应关系，计算出一个变换矩阵。

这个变换矩阵可以将一个图像中的特征点映射到另一个图像中的对应位置。

VFA算法的优点是可以处理大规模的图像拼接问题，而且对于图像的旋转、缩放等变换具有一定的鲁棒性。

但是，它也有一些缺点。

例如，如果两个图像之间的视角差异较大，或者光照条件不同，那么VFA算法可能会得到较差的结果。

此外，VFA算法的时间复杂度较高，需要大量的计算资源。

为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进的VFA算法。

例如，一些人提出了基于RANSAC的VFA算法，可以有效地排除错误的匹配结果。

还有一些人提出了基于多视图几何的VFA算法，可以处理视角差异较大的图像拼接问题。

总的来说，VFA算法是一种有效的图像拼接方法，但是还需要进一步的研究和改进。

基于NSCT的图像拼接算法

ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｕｂｂａｎｄｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｗｍｅｔｈｏｄｃａｎａｃｈｉｅｖｅｓｕｐｅｒｉｏｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｓｔｉｔｃｈｉｎｇ
ｍａｔｃｈｉｎｇｐｏｉｎｔｓａｎｄｔｈｅｓｕｂｉｍａｇｅｗｈｏｓｅｓｐａｃｅｒｅｆｑｕｅｎｃｙｗａｓｍａｘｉｍｕｍｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｍｏｄｅ１．ＴｈｅｎｔｈｅｓｏｕｒｃｅｉｍａｇｅｓｗｅｒｅｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｉｎｔｏｓｕｂｂａｎｄｉｍａｇｅｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｃａｌｅｓａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｕｓｉｎｇＮＳＣＴ．Ｓｔｉｔｃｈｉｎｇｔｈｅｓｕｂｂａｎｄｉｍａｇｅｓｉｎｔｈｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｄｏｍａｉｎ，ｔｈｅｎｉｎｖｅｒｓｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｏｆＮＳＣＴｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｔｏｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｈｅｉｆｎａｌｉｍａｇｅｆｒｏｍ
关键词：图像拼接；非下采样轮廓波变换；指数映射；角点检测

基于角点检测的快速匹配算法

中图分类号：Ｐ９．ｌＴ３１４
文章编号：０５９３（０１０ — ７５０１０ — ８０２１）６０５ — ４
ＦａｔＭａｃｉｇＡｌｏｉｈｓｄｏｒｅｔｃｉｎｓｔｈｎｇｒｔｍＢａｅｎＣｏｎｒＤｅｅｔｏ
角点特征、图像灰度和位置信息，用最大互相关函数进行相似度计算和粗匹配，采用随机样本一致性算法对匹配点对进行校正并消除错误匹配。将该算法应用于实景照片拼接，实验结果表明，对
存在较大色差和形变的图像，匹配精度为９％左右，其７匹配精度和速度均优于传统匹配算法。关键词：角点检测；特征匹配；角点特征；图像灰度；位置信息；互相关函数
收稿日期：０１０ — ３２１—６０修回日期：０１０ — ６２１ — ９１
第３５卷第６期
２１０１年１２月ｇＵｉｒｉｆｃｅｃｎｅｈｏｇｏｒａｏｎｉｎｅｓｙｏｉｅａｄＴｃｎｌｙＮｎｖｔＳｎｏ
Ｖ１３ｏ６０．５Ｎ．
Ｄｃ０ｅ．２１１
ＡｂｔａｔＩｉｗｆｈａｔｍａｅｒｇｓｒｔｎｏｏｌａｅｍａｅ，ｔｈｎｌｏｉｍａｅｎｓｒｃ：ｎｖｅｏｅｆｓｉｇｅｉｔｉｆｍｐｉｔｄｉｇｓａｍａｃｉｇａｇｒｈｂｓｄｏｔａｏｃｃｔＳｉｏｓｃｒｅｄｔｃｉｎｓｅｃｂｄｈ－ｍａｉｏｎｒｅｅｔｉＴｏｄｓｒｅ．Ｔｅｉｈｍａｃｒｅａｉｎｕｃｉｎｓｓｄｏｓｌｒｙｘｏｒｌｔｆｎｔｉｏｏｕｅｆｒｉａｔｍｉｉ

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Ｋｅｒｓｃｍｅｅｅｔｎｃｍｅｔｈｎ；ｅＣＶ；ｍａｅｒｇｓｒｔｎｙｗｏｄ：ｏｒｔｃｉ；ｏｒｍａｃｉｇＯｐｎｄｏｉｇｅｉｔｉ．ａｏ
１引言
以一般眼底照相机拍摄的眼底图像之所以不清晰的原因就是眼角膜、玻璃体等组成的人眼光学系统像差的存在，这些像差使通过这个光学系统获得的眼底图像模糊不清，而自适应光学在一定程度上解决了这个问题。它的解决方法是：首先，用小能量激光照射眼底，通过接收眼底反射的光线来测量眼睛的像差，再用光学器件来抵消像差，然后进行拍摄。这样拍摄到的图像清晰度大大提高，但是同时也带来不足。所拍摄到的图像视野狭小，整个眼底图像只能由１９次相互重叠的拍摄获得，要以这样的图像为依据进行眼６底疾病的诊断和研究是十分困难的，因此有必要将这些图像拼接成整幅的眼底图像。由于自适应光学获得的图像的特殊性，它有以下四个特征。特征一：用于人眼眼底图像拍摄的激光光源，光束截面内的光强分布是不均匀的，其振幅与光束其
小，而垂直边缘移动则变化较大，说明窗口所处的区域是边缘区域。
３）如果两特征值均很大，表明成尖峰状，沿任意方向的移动都将使得急剧增大，说明窗口所处的
截面半径的函数关系为
收稿日期：２０— ３２ ‘收到修改稿日期：２０－９２０７０－６０７０－０作者简介：刘玉然（９７）１７一，女（汉族），山东东营人，博士研究生，主要从事图像拼接、软件工程技术研究。Ｅｍｉｃｌｒｉａｏｃ — ａｌｎｙ＠ｓ．ｍ．：ｎｔａ
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２０年１０８月
刘玉然等：一种用于图像拼按的角点匹配算法
Ａ＝Ａｅ ‘ ０一
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（）１
其中：０为光束截面中心的振幅；ｗ为一个与光束截面半径有关的参数；ｒ为光束截面半径。光束波面的振幅呈高斯（ａｓ型函数分布，因此用这种光束照射眼底获得的图像的灰度是不均匀的，由中间向四周Ｇｕｓ）
ｅｖｒｎｅｔＴｉｔｏｐｌｄｔｅｉｖｒｂｌｆｈｉｔｎｅａｄｓｏｅｏｔｇ ’ ｃｍｅｏｐｅｍａｌｒａｎｉｏｍｎ．ｈｓｈｄａｐｉａｉｉｔｏｔｅｄｓｃｎｌｐｆｗｏｉｍｅｅｈｎａｉｙａｍａｅＳｏｒｃｕｌｓｉａｓｌａｅｎ
ｏｅｅｅｇｏｎｏｆｌａｅｏｔｔｒｅｃｕｌｓｏｏｒｉｈｗｅｅｐｒｌｌｍｎｔｍａｅ．ｈｅｕｔｓｏｈｔｆｔｙ－ｒｕｄｔｔｔｕｅｏｐｅｆｃｍｅｓｗｈｃｒａａｌｉｉｗｏｉｇｓＴｅｒｓｌｈｗｓｔａｈｉｒｈｅｓｔｒｅｃｍｅｏｐｅｒｏｎａｉｌｎｘｃｌｙｔｉｍｅｈｄＳｅｃｍｅｅｅｔｎａｄｔｅｃｍｅｔｈｎｆｗｏｈｅｏｒｃｕｌｓｅｆｕｄｒｐｄｙａｄｅａｔｂｓａｙｈｔｏ，Ｏｔｏｒｔｃｉｏｒｈｄｏｎｈｍａｃｉｇｏｔｉｇｓｉｔｅｅｅｇｏｎｒｅｓｌｅ、ｍａｅｎｈｙ · ｕｄａｏｖｄｒ
特征四：由于人眼眼底本身并不是平面，是有弧度的，所拍摄的图像拼接并不是一般意义上的刚性拼接，拼接的时候需做仿射变换。由于人眼眼底图像的以上特征，使现有的ＳＡＵＳＮ、Ｈａｉｒｓ角点检测 ¨ ｒ等方法，在两幅图像检测出的
角点不能一一对应，致使它们之间的拼接难以实现。针对现有角点检测算法进行角点匹配的局限性，采取
逐渐变暗。
特征二：由于生物组织对光的反射性能不一样，即所谓的生物组织的各相异性，使拍摄的图像在光照相同的情况下，在图像中所反映出的灰度值均不相同。特征三：清晰的人眼眼底图像的获得得益于像差的矫正，但像差的矫正是不稳定的。这是因为人眼像差是在不断变化的，而自适应光学系统对像差校正的闭环状态并不是实时的，拍摄图像的时间只是在闭环校正后的某个时间点，这样对每幅图像的矫正效果就会很不一样，矫正的偏差就成为图像的噪声，而每幅图像矫正效果的不一样，就使拍摄出的图像的清晰度不一样，甚至针对同一拍摄位置所拍摄的两幅图像的细节特征不能一一对应，这样就使拍摄出来的图像就具有噪声大，清晰度不一样的特点。
通过对矩阵的两特征值分析，可得出以下三种情况。
１）如果两特征值都很小，意味着窗口所处区域灰度近似常量。任意方向的移动，函数Ｅ都发生很小的改变，说明窗口所处的区域是平滑区域。２）如果一特征值很大，而另一特征值很小时，表明成屋脊状。沿着边缘方向移动使得函数Ｅ变化很
基础上进行了改进，形成了Ｈａｉｒｓ角点检测算法。它与Ｍｏａｅ方法主要不同在于用一阶偏导来描述亮度ｒｖｃ变化，这种算子受信号处理中自相关函数的启发，给出与自相关函数相联系的矩阵，的特征值反映了局部互相关曲率。其原理为：通过判断某一点向任一方向小小偏移都是否会引起灰度的很大变化，如果是就说明该点是角点。的具体算法是通过分析像素周围区域的自相关函数的自相关矩阵特征值来判断某一点是否是角点。它
这个局部自相关函数Ｅ定义为
Ｅｕ， ∑ ．（［Ｙ１一（］（１：ｗｘ）（＋，＋，Ｉ，，），，）ｘ）
、
（２）
１为、Ｙ方向上的微小偏移量。ｌ，），（是，像素点上的灰度值，ｌ＋，＋，ｘ（ｕ１为，）ｘ）有微小偏
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｃｏｓｄｒｎｈｉｃｌｆｔｅｒｇｓｒｔｎｏｍａｅｆｔｅｅｅｇｏｎｏｔｎｂｄｐｉｅｏｔｓｎｉｅｉｇｔｅｄｆｕｔｏｅｉｔｉｆｔｉｙｈａｏｗｏｉｇｓｏｙ — ｒｕｄｇｔｙａａｔｐｃｈｅｖｉ
匹配，进而导致图像不能拼接的问题，提出一种在ＯｅＣｐｎＶ配置环境下角点检测的基础上，进行角率在眼底很小的区域内基本不变的特性，将两幅图像的角点对相互匹配，进而找到两幅图像中三对一一对应的角点。实验结果表明，用该方法可以解决人眼图像拼接的角点检测和角点匹配问
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第３卷第１５期
２００８年１月
光电工程
Ｏｐｔ — ｅｔｏｉｇｎｅｒｎｏＥｌｃｒｎｃＥｎｉｅｉｇ
Ｖｏ．５，１３Ｎｏ．１Ｊｎ，００ａ２８
文章编号：１０— ０ｘ（０８０ — １０００３５１２０）１００—５
移后的灰度值；ｗ）高斯滤波器。，为它的泰勒展开式为
脚
是２２的对称矩阵ｘ
。
嘲］
Ｉｌｙ
ｘ
（３）
（）４
其中厶、分别为图像，Ｙ方向的梯度值。描述了在这点上的形状。ｌ是矩阵的两个特征值，设、则ｌ可表示局部自相关函数的曲率。、
一
种用于图像拼接的角点匹配算法
刘玉然１，张雨东，学军，侯明亮２，２饶，
（．中国科学院光电技术研究所，成都６００；２１１２９．中国科学院研究生院，北京１０３００９）摘要：针对基于自适应光学技术的人眼眼底待拼接图像灰度、清晰度不一致以及细节的差异使检测出的角点无法
题，而且运算速度快，检测效率高。
关键词：角点检测；角点匹配；ＯｅＣｐｎＶ；图像拼接
中图分类号：Ｔ１．３Ｎ９１７文献标志码：Ａ
ＭｅｈｄｏｒｅａｃｉｇＵｓｄｉｍａｅＲｅｉｔａｉｎｔｏｆＣｏｎｒＭｔｈｎｅＩｇｇｓｒｔｎｏ
ＬＵＹ．ａ，ＺＩｕｒｎＨＡＮＧｕｄｎＡＯｅｊｎ，ＨＯＵＭｉｇｌｎＹ．ｏｇ，ＲＸｕ－ｕｎ－ａｇ，ｉ
（．ｎｔｕｅｆＯｔｓｎｌｔｎｃ，ｈｎｓＡａｅｙｏＳｉｃｓＣｅｇｕ６００，ｈｎ；１ＩｓｉｔｏｐｉｄＥｅｒｉＣｉｅｃｄｍｃｎｅ，ｈｎｄ１２９Ｃｉｔｃａｃｏｓｅｆｅａ２ＧａｕｔＳｈｏｏｈｎｓｏＡａｅｙｏｃｅｃｓＢｉｎ００９Ｃｉ．ｒｄａｅｃｏｌｆＣｉｅｅｆｃｄｍｆＳｉｅ，ｅｉ１０３，ｈｎｎｊｇａ）