文献《基于SIFT的遥感图像配准技术综述》阅读笔记

文献仅用于学习之用…

SIFT特征

定义：基于尺度空间对图像缩放、平移、旋转、仿射变换、视角变换和光照变换保持不变的特征提取算法。

原理：用于描述与检测图像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取其位置、尺度和旋转不变量。

步骤：

step1:特征提取；（1：关键点检测；2：局部特征描述子生成；3：特征点匹配）

step2:特征匹配；

step3:配准模型确定；

step4:图像重采样；

特征提取：

1：关键点检测

关键点定义：在图像的尺度空间中找出对图像缩放、旋转以及一定程度的噪声保持不变的点；

关键点检测的目的：1：寻找关键点的精确位置；2：对这些点进行筛选（目的：为后续处理搜集足够多的信息）；

1：生成高斯差(DOG)尺度空间。

图像的尺度空间：

定义：图像的尺度空间 L(x，y，σ)由一个变尺度的高斯函数 G(x，y，σ)和图像 I(x，y)卷积得到，即：

即 L(x，y，σ) = G(x，y，σ)* I(x，y)



组：如果把 σ 看成是尺度变量，那么在尺度空间中，不同 σ 的 G(x，y，σ)就组成一个组(Octave)

DOG响应值图像 D(x，y，σ)：由2个相邻高斯尺度空间的图像相减得到的

2：寻找候选关键点：

候选关键点的定义：尺度空间中的局部极值点

粗略特征点：每个检测点都跟与其同尺度的 8 个相邻点以及上下相邻尺度的 9 个点(共 8 + 9 × 2 = 26 个点)进行比较，只保留局部极值点

3：精化关键点检测的结果：

方法：通过子像元插值得到特征点的精确尺度，删除受边缘效应影响较大的点（即：子像元插值和去边缘效应）

4：生成关键点的主方向：

主方向定义：根据关键点所在的尺度选取领域，在该领域内分36个方向统计所有点的梯度方向，取方向统计直方图中主峰的对应方向；

辅助方向定义：相当于主峰80%以上的方向；

注：主方向只有一个，辅助方向可以有多个；

关键点的信息：

1：位置信息；

2：尺度信息；

3：主方向信息；

5：局部特征描述子生成：

描述子的定义：由每一个关键点的主方向和每个辅助方向生成；

6：如何让这些描述子拥有尽可能多的不变性？

1：仿射不变性：

根据直方图只有局部小区域的灰度统计信息，而仿射变换对灰度频率的影响甚微，所以如此产生的描述子对仿射变换也具有一定程度的不变性；

如此产生的描述子指的是？

step1:根据关键点所在尺度，选择相应大小的领域，分为4 x 4个子区域，每个子区域有4 x 4像元

step2:以主方向为基准对齐后，对每个子区域的梯度方向进行统计，形成8个方向的直方图。由于存在4 x 4个子区域，每个子区域的梯度直方图有8个方向，故SIFT特征矢量有4 x 4 x 8 = 128维。，

2：光照强度不变性：

对特征矢量进行归一化处理，以使其拥有一定程度的光照不变性。

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项目	价格
Computer	$1600
Phone	$12
Pipe	$1

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项目	价格	数量
Computer	1600 元	5
Phone	12 元	12
Pipe	1 元	234

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项目１
项目２
定义 A

定义 B

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定义 C

定义 D

定义D内容

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@requires_authorization
def somefunc(param1='', param2=0):
'''A docstring'''
if param1 > param2: # interesting
print 'Greater'
return (param2 - param1 + 1) or None
class SomeClass:
pass
>>> message = '''interpreter
... prompt'''

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行内公式，数学公式为：Γ(n)=(n−1)!∀n∈N。

块级公式：

x=−b±b2−4ac−−−−−−−√2a

更多LaTex语法请参考 这儿.

UML 图:

可以渲染序列图：

Created with Raphaël 2.1.2张三张三李四李四嘿，小四儿, 写博客了没?李四愣了一下，说：忙得吐血，哪有时间写。

或者流程图：

Created with Raphaël 2.1.2开始我的操作确认？结束yesno

关于 序列图 语法，参考 这儿,

关于 流程图 语法，参考 这儿.

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