SIFT算法详解及应用(课件)
sift算法讲解 ppt课件
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一个关键点可能会被指定具有多个方向（一个主 方向、一个以上辅方向），可以增强匹配的鲁棒 性。
每个关键点有三个信息：位置，所处尺度，方向。 由此可以确定一个SIFT特征区域。
SIFT 概述
关键点检测
1、检测尺度空间极值点
2、精确定位极值点
描述子生成
3、为每个关键点指定方向
4、关键点描述子的生成
1、首先将坐标轴旋转为关键点的方向，以确保旋转不 变性。
放大一倍
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在3x3x3 邻域内选择所有的极值 中间的检测点和尺度空间共26个点比较
SIFT 概述
关键点检测
1、检测尺度空间极值点。
2、精确定位极值点。
描述子生成
3、为每个关键点指定方向。
图像识别中的SIFT算法实现与优化
图像识别中的SIFT算法实现与优化一、SIFT算法介绍SIFT算法（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像对比和匹配的局部特征提取算法，由David Lowe于1999年开发提出并持续改良。
SIFT算法可以检测出具有旋转、缩放、光照变化等不变性的图像特征点，被广泛应用于计算机视觉领域，如图像匹配、图像检索、物体识别等。
SIFT算法主要分为四步：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向确定和描述子生成。
尺度空间极值检测：SIFT算法通过构建高斯金字塔来检测尺度下的极值点。
在高斯金字塔中，首先对原始图像进行下采样，生成一组不同尺度的图像。
然后在每个尺度上利用高斯差分来检测极值点，满足以下条件的点即为极值点：周围像素点中的最大值或最小值与当前像素点的差值达到一定阈值，而且是在尺度空间上达到极值。
关键点定位：对于极值点的定位，SIFT算法采用了一种基于拟合精细的方法来定位真实的关键点。
SIFT算法通过在尺度空间中计算极值点的DoG（高斯差分）的Hessian矩阵，来估计关键点的尺度和位置。
如果Hessian矩阵的行列式和迹符号都满足一定的条件，则认为该点为关键点。
关键点方向确定：在确定关键点的位置和尺度之后，SIFT算法还需要确定关键点的主方向。
该方向是通过计算关键点周围像素点的梯度方向和大小，并在组合后的梯度图像上寻找最大梯度方向得到的。
这个方向是在许多方向中确定的，而描述符是相对于主方向定义的。
描述子生成：最后，SIFT算法采用一个高维向量来描述关键点，并且具有不变性。
该向量的计算是在相对于关键点的周围图像区域内，采集图像梯度方向的统计信息来完成的。
描述符向量包含了关键点的位置、主方向，以及相对于主方向的相对性质。
二、SIFT算法优化思路尽管SIFT算法已经被广泛使用，但是由于算法复杂度和内存消耗等问题，使得在大数据和实时应用场景下，SIFT算法的运行速度和效果表现都有巨大限制。
(完整版)SIFT算法原理
3.1.1尺度空间极值检测尺度空间理论最早出现于计算机视觉领域，当时其目的是模拟图像数据的多尺度特征。
随后Koendetink利用扩散方程来描述尺度空间滤波过程，并由此证明高斯核是实现尺度变换的唯一变换核。
Lindeberg ，Babaud 等人通过不同的推导进一步证明高斯核是唯一的线性核。
因此，尺度空间理论的主要思想是利用高斯核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特征提取。
二维高斯函数定义如下：222()/221(,,)2x y G x y e （5）一幅二维图像，在不同尺度下的尺度空间表示可由图像与高斯核卷积得到：(,,(,,)*(,)L x y G x y I x y （6）其中(x,y )为图像点的像素坐标，I(x,y )为图像数据, L代表了图像的尺度空间。
σ称为尺度空间因子，它也是高斯正态分布的方差，其反映了图像被平滑的程度，其值越小表征图像被平滑程度越小，相应尺度越小。
大尺度对应于图像的概貌特征，小尺度对应于图像的细节特征。
因此，选择合适的尺度因子平滑是建立尺度空间的关键。
在这一步里面，主要是建立高斯金字塔和DOG(Difference of Gaussian)金字塔，然后在DOG 金字塔里面进行极值检测，以初步确定特征点的位置和所在尺度。
(1)建立高斯金字塔为了得到在不同尺度空间下的稳定特征点，将图像(,)I x y 与不同尺度因子下的高斯核(,,)G x y 进行卷积操作，构成高斯金字塔。
高斯金字塔有o 阶，一般选择4阶，每一阶有s 层尺度图像，s 一般选择5层。
在高斯金字塔的构成中要注意，第1阶的第l 层是放大2倍的原始图像，其目的是为了得到更多的特征点；在同一阶中相邻两层的尺度因子比例系数是k ，则第1阶第2层的尺度因子是k ，然后其它层以此类推则可；第2阶的第l 层由第一阶的中间层尺度图像进行子抽样获得，其尺度因子是2k ，然后第2阶的第2层的尺度因子是第1层的k 倍即3k 。
SIFT算法~薛纯
为最小的特征值，
2
Dxx H Dxy
则
Dxy Dyy
r
Tr H r 1 Det H r
2
Tr H Dxx Dyy
Det H Dxx Dyy Dxy Dxy
在两特征值相等时达最小，随r的
尺度不变特征变换匹配算法 （SIFT算法）
薛纯
提纲
1. SIFT简介
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
2. SIFT算法实现细节
3. SIFT算法的应用领域
2015/1/5
2
SIFT简介
传统的特征提取方法
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
•传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的
适应能力较差
2015/1/5
3
SIFT简介
SIFT提出
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
David G. Lowe University of British Columbia
• 1999年大卫.劳伊教授提出SIFT（尺度不变特征变 换）算法，这种算法在2004年被加以完善。
梯度幅值：
m x, y
L x 1, y L x 1, y L x, y 1 L x, y 1
2
1
2
梯度方向：
L x, y 1 L x, y 1 x, y tan L x 1, y L x 1, y
SIFT
SIFT算法原理：SIFT算法详细介绍
前面们介绍了Harris和Shi-Tomasi角检测算法，这两种算法具有旋转不变性，但不具有尺度不变性，以下图为例，在左侧小图中可以检测到角，但图像被放后，在使用同样的窗口，就检测不到角了。
所以，们来介绍一种计算机视觉的算法，尺度不变特征转换即SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)。
它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由DavidLowe在1999年所发表，2004年完善总结。
应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对等领域。
SIFT算法的实质在不同的尺度空间上查找关键(特征)，并计算出关键的方向。
SIFT 所查找到的关键一些十分突出，不会因光照，仿变换和噪音等因素而变化的，如角、边缘、暗区的亮及亮区的暗等。
1.1基本流程Lowe将SIFT算法分解为如下四步：尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。
通过高斯差分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的关键。
关键定位：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。
关键的选择依据于它们的稳定程度。
关键方向确定：基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键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的方向、尺度和位置进行变换，从而保证了对于这些变换的不变性。
关键描述：在每个关键周围的邻域内，在选定的尺度上测量图像局部的梯度。
这些梯度作为关键的描述符，它允许比较的局部形状的变形或光照变化。
们就沿着Lowe的步骤，对SIFT算法的实现过程进行介绍：1.2尺度空间极值检测在不同的尺度空间不能使用相同的窗口检测极值，对小的关键使用小的窗口，对的关键使用的窗口，为了达到上述目的，们使用尺度空间滤波器。
高斯核可以产生多尺度空间的核函数。
-《Scale-spacetheory:Abasictoolforanalysingstructuresatdifferentscales》。
sift算法计算旋转参数
sift算法计算旋转参数SIFT算法是一种常用的图像特征提取算法，它可以用于计算图像的旋转参数。
本文将介绍SIFT算法的原理和计算旋转参数的步骤。
一、SIFT算法原理SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是由David Lowe于1999年提出的一种图像处理算法，它主要用于图像特征提取和匹配。
SIFT算法通过寻找图像中的关键点，并提取关键点周围的特征描述子，从而实现对图像的特征提取和匹配。
SIFT算法的主要步骤包括：尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、特征描述和特征匹配。
其中，关键点定位和方向分配是计算旋转参数的关键步骤。
二、计算旋转参数的步骤1. 尺度空间极值检测SIFT算法首先对输入图像进行尺度空间的构建，通过高斯金字塔和DOG（Difference of Gaussian）计算得到图像的尺度空间。
然后，在每组DOG图像中寻找极值点，用于标记潜在的关键点。
2. 关键点定位在寻找极值点的基础上，SIFT算法采用了稳定的关键点定位方法，通过比较极值点与周围像素的梯度和曲率信息，筛选出稳定的关键点。
这些关键点具有尺度和旋转不变性，可以在不同尺度和旋转角度的图像中进行匹配。
3. 方向分配为了使关键点具有旋转不变性，SIFT算法为每个关键点分配一个主方向。
具体做法是在关键点周围的区域中计算梯度直方图，找到梯度最大的方向作为主方向。
这样，即使图像发生旋转，关键点的描述子仍然可以进行匹配。
4. 特征描述在确定了关键点的尺度和旋转参数后，SIFT算法采用了局部图像块的特征描述方法。
它将关键点周围的图像区域分成若干个子区域，并计算每个子区域的梯度直方图。
然后，将这些直方图组合成一个特征向量，形成关键点的描述子。
5. 特征匹配SIFT算法使用特征向量进行特征匹配。
常用的方法是计算两个图像之间的欧氏距离，找到距离最小的匹配对。
通过特征匹配，可以实现对图像的旋转参数的计算。
SIFT特征点提取与匹配算法
SIFT特征点提取与匹配算法SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 特征点提取与匹配算法是一种在计算机视觉领域中常用的特征点提取与匹配方法。
它由David Lowe在1999年提出，并且成为了计算机视觉领域中广泛应用的算法之一、SIFT特征点提取与匹配算法的主要思想在于提取图像中具有独特性、不受尺度变化和旋转变化影响的局部特征点，并通过特征匹配找到两幅图像之间的对应关系。
SIFT算法主要分为4个步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和特征描述。
第一步，尺度空间极值检测。
该步骤旨在检测图像中所有尺度的极值点作为特征点的候选。
为了对图像进行不同尺度的检测，SIFT算法使用了高斯金字塔。
高斯金字塔是通过对原始图像进行一系列高斯模糊和下采样操作构建的图像金字塔。
在每一组金字塔中，通过计算图像在不同尺度下的拉普拉斯变换，得到图像的尺度空间表征。
然后，通过比较每一层相邻像素点的灰度，检测出具有极值的像素点。
这些极值点将被作为候选的关键点。
第二步，关键点定位。
在这一步骤中，SIFT算法对候选的关键点进行一系列的筛选，以保留稳定的关键点。
首先，使用插值的方法对关键点进行亚像素精确定位。
然后，根据图像的梯度信息计算关键点的主曲率，通过判断主曲率是否小于阈值，来筛选掉低对比度的关键点和边缘响应的关键点。
此外，通过计算关键点的梯度方向，可以为后续的方向分配做准备。
第三步，方向分配。
为了提高特征点的旋转不变性，在这一步骤中，SIFT算法为每个关键点分配一个主方向。
具体地，SIFT算法将关键点的周围区域分为若干个子区域，并计算每个子区域的梯度方向直方图。
通过找到直方图中的局部极大值，选择关键点的主方向。
这样，即使图像发生旋转，关键点的描述子也能够保持一致性。
第四步，特征描述。
在这一步骤中，SIFT算法为每个关键点生成一个128维的描述子。
描述子的生成主要通过计算关键点周围区域内的梯度信息。
《浅谈sift算子》课件
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SIFT算子的关键点检测
01
关键点检测是SIFT算法中的另 一个重要步骤，目的是从极值 点中筛选出稳定的特征点作为 关键点。
02
关键点检测算法采用Hessian 矩阵和特征值分析的方法，通 过计算极值点的Hessian矩阵 ，并根据其特征值的大小确定 关键点的稳定性。
03
关键点检测过程中还需要考虑 图像的梯度方向和幅值信息， 以确定关键点的位置和主方向 。
《浅谈SIFT算子》PPT课件
目 录
• SIFT算子概述 • SIFT算子的原理 • SIFT算子的实现过程 • SIFT算子的优缺点分析 • SIFT算子的应用案例
01 SIFT算子概述
SIFT算子的定义
尺度不变特征变换算子（ScaleInvariant Feature Transform，简称 SIFT）是一种用于图像处理和计算机 视觉领域的特征检测算法。
它通过在不同尺度空间上检测关键点 ，并提取关键点的位置、尺度、旋转 不变性等特征信息，用于图像匹配、 目标识别、三维重建等应用。
SIFT算子的特点
尺度不变性
SIFT算法在不同尺度空间上检测关键点 ，使得算法对图像的尺度变化具有较好
的适应性。
稳定性
SIFT算法能够有效地排除噪声干扰， 稳定地检测到关键点，并提取出准确
增强抗噪声能力
改进关键点检测和描述符生成算法，提高SIFT算子 对噪声的鲁棒性。
拓展应用领域
结合深度学习等先进技术，将SIFT算子应用 于更多领域，如目标检测、行为分析等。
05 SIFT算子的应用案例
SIFT算子在图像识别中的应用
总结词
SIFT算子在图像识别中具有重要作用，能够提取图像的关键特征，实现快速准确的识别 。
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• 高斯模糊具有线性可分的性质，也可以在二维图像上对两个独立的一 维空间分别进行计算。这样可以大大减少了运算的次数。
• 对一幅图像进行多次连续高斯模糊的效果与一次更大的高斯模糊可以 产生同样的效果，大的高斯模糊的半径是所用多个高斯模糊半径平方 和的平方根。例如，使用半径分别为 6 和 8 的两次高斯模糊变换得 到的效果等同于一次半径为 10 的高斯模糊效果， 62 82 10 根据这个关系，使用多个连续较小的高斯模糊处理不会比单个高斯较 大处理时间要少。
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
Octave 5 Octave 4 Octave 3
…
8
…
4
…
2
…
Octave 2
…
Octave 1
2013/7/11
17
关键点检测的相关概念
• 高斯图像金字塔共o组、s层， 则有：
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
0.00002292 0.00078633 0.00655965 0.01330373 0.00655965 0.00078633 0.00002292
0.00000067 0.00002292 0.00019117 0.00038771 0.00019117 0.00002292 0.00000067
高斯函数
( x xi )2 ( y yi )2 G xi , yi , exp 2 2 2 2 1
L x, y, G x, y, * I x, y
尺度是自然存在的，不是人为创造的！高斯卷 积只是表现尺度空间的一种形式…
SIFT简介
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
Original image courtesy of David Lowe
将一幅图像映射（变换）为一个局部特征向量集；特征向量具有 平移、缩放、旋转不变性，同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定 不变性。
2013/7/11 5
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关键点检测的相关概念 关键点检测
高斯模板大小的选择
高斯模板
0.00000067 0.00002292 0.00019117 0.00038771 0.00019117 0.00002292 0.00000067 0.00002292 0.00078633 0.00655965 0.01330373 0.00655965 0.00078633 0.00002292 0.00019117 0.00655965 0.05472157 0.11098164 0.05472157 0.00655965 0.00019117 0.00038771 0.01330373 0.11098164 0.22508352 0.11098164 0.01330373 0.00038771 0.00019117 0.00655965 0.05472157 0.11098164 0.05472157 0.00655965 0.00019117
• 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 (6 1) (6 1)
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关键点检测的相关概念 关键点检测
高斯模糊的性质
• 高斯模糊具有圆对称性。
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失，比如角点、 边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点，既然两幅图像中有相同的景物， 那么使用某种方法分别提取各自的稳定点，这些点之间会有相互对应的匹配 点。 所谓关键点，就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向 信息的局部极值点。 根据归纳，我们可以看出特征点具有的三个特征： 尺度 方向 大小
Octave 5 Octave 4 Octave 3
…
( s ) 0 2
s
8
…
S
4
…
σ——尺度空间坐标； s——sub-level层坐标； σ0——初始尺度； S——每组层数（一般为3~5）。
2
…
Octave 2
…
Octave 1
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关键点检测的相关概念
• 高斯金字塔的初始尺度
2. SIFT算法实现细节
3. SIFT算法的应用领域 4. SIFT算法的扩展与改进
2013/7/11
2
SIFT简介
传统的特征提取方法
•
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
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或边缘，对环境的
SIFT简介
SIFT算法特点
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
• SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化
保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳 定性。
• 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征
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关键点检测的相关概念 关键点检测
4. 高斯金字塔
• 高斯金子塔的构建过程可分为 两步： （1）对图像做高斯平滑； （2）对图像做降采样。 为了让尺度体现其连续性，在简单 下采样的基础上加上了高斯滤波。 一幅图像可以产生几组（octave） 图像，一组图像包括几层 （interval）图像。
SIFT
目标图像
特征点 检测
SIFT
SIFT算法实现物体识别主要有三大工序，1、提取关键点；2、对关键点附加 详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器；3、通过两方特征点（附带
上特征向量的关键点）的两两比较找出相互匹配的若干对特征点，也就建立
2013/7/11 了景物间的对应关系。 8
SIFT算法实现细节
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关键点检测的相关概念 关键点检测
3. 高斯模糊
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
高斯模糊是在Adobe Photoshop等图像处理软件中广泛使用的处理 效果，通常用它来减小图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成 的图像的视觉效果是好像经过一个半透明的屏幕观察图像。
目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因 素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决：
•
目标的旋转、缩放、平移（RST） 图像仿射/投影变换（视点viewpoint） 光照影响（illumination） 目标遮挡（occlusion） 杂物场景（clutter） 噪声
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关键点检测的相关概念 关键点检测
r2 G r exp 2 2 2 2 1
2 2 r为模糊半径， r= x y
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
在减小图像尺寸的场合经常使用高斯模糊。在进行欠采样的时， 通常在采样之前对图像进行低通滤波处理。这样就可以保证在采样 图像中不会出现虚假的高频信息。
SIFT算法实现步骤
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
1.
关键点检测
关键点描述
2.
3.
4.
关键点匹配
消除错配点
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关键点检测的相关概念
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
1. 哪些点是SIFT中要查找的关键013/7/11
SIFT算法实现细节
SIFT算法实现步骤简述
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点（关键点）的问题。
原图像 特征点 检测 特征点 描述 目标的特 征点集 特征点匹 配 特征点 描述 目标的特 征点集 匹配点矫 正
适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、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。
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SIFT简介
SIFT提出的目的和意义
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
David G. Lowe Computer Science Department 2366 Main Mall University of British Columbia Vancouver, B.C., V6T 1Z4, Canada E-mail: lowe@cs.ubc.ca
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关键点检测的相关概念 关键点检测的
2. 什么是尺度空间（scale space ）？
SIFT
Scale Invariant Feature Transform
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。 尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大，能够模拟人在距离目 标由近到远时目标在视网膜上的形成过程。 尺度越大图像越模糊。