图像检索服务器编写问题记录——MSER最大稳定极值区域检测

参考：
http://blog.csdn.net/pirlck/article/details/52846550 http://blog.csdn.net/zhaocj/article/details/40742191
SIFT提取的特征具有旋转不变性（视角差异带来的物体内容旋转）和尺度不变性（拍摄差异带来的物体内容的模糊、清晰），但是不具备仿射不变性（无法应对视角差异带来的物体内容的几何形变<相同形状的窗口不能代表同样的场景内容>）。为使特征提取具备仿射不变性，引入MSER最大稳定极值区域的概念。

问题：形变后的圆形检测区域无法将区域覆盖

形变前——圆形	形变后——圆形	形变后——椭圆

解决方案：以MSER为检测单位，视角变化时，MSER的形状亦发生变化，如此，检测区域总是能将物体内容框在其中了（特征区域可以在不同的视角下被稳定的检测到）。
MSER提取过程：

1.对一幅灰度图像进行0~255，共256个灰度阈值的二值化处理（小于阈值为黑，大于阈值为白）

2.对于每个阈值得到的二值图像，得到相应的黑色区域与白色区域

3.在比较宽的灰度阈值范围内保持形状稳定的区域就是MSERs+（其评判标准

，即阈值变化为Δ时，【区域面积变化量】与【原区域面积】比值取局部极小值。表示区域面积稳定了）

4.255~0，共256个灰度阈值，重复上述步骤（小于为黑，大于为白），得MSERs-

5.取MSERs+与MSERs-的并集

MSER具有仿射不变性（当图像发生仿射变化后，原来的MSER区域变换后，还是MSER）：图像发生仿射变化，但物体内容对应的灰度值不变，所以随着物体的形变，MSER也会发生形变，且始终可以将物体框在其中，所以仿射变化就不会因为检测区域覆盖内容不同，导致影响特征提取。

MSER需要做正反两次：小于阈值为黑，大于为白，正的一次只检测黑了；所以需要反的一次将白的补上？