图像局部特征的提取检测技术new

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1、《装备制造技术》2010年第2期图像局部特征的提取检测技术彭源（上海电力学院计算机与信息工程学院，上海200090）摘要：对图像进行特征提取和分析，是图像匹配或物体识别的基础，详细介绍了几种目前较为流行的局部特征提取技术，并总结了各种方法的优缺点。关键词：特征提取；SIFT；harris角点；SUSAN角点;SIFT;描述子中图分类号:TP391.41文献标识码:B文章编号：1672-545X（2010）02-0115-02在进行图像匹配或物体识别之前，往往需要对图像进行Harris特征点即式（1）的局部区域最大值。特征提取和分析，然后利用这些特征，作为图像匹配或物体识Har

2、ris角点检测算法，具有计算简单、提取的角点特征均别的依据。匀合理、可以定量提取特征点以及算子稳定的特点，并且对图像平移、图像旋转和图像噪声，均具有较强的鲁棒性，但却无1特征分类及其特性法适应图像的尺度变化，在一定程度上局限其应用。2.2SUSAN角点特征1.1特征分类SUSAN角点算法是基于最小核值相似区的一种处理灰度图像的局部区域角点提取算子[2]。图像特征，包括全局特征和局部特征。全局特征描述如颜色直方图、颜色矩、灰度共生矩阵等，这些特征描述反映的是原理如下：用一个圆形窗口模版在图像上滑动，圆形窗口图像的全局信息，而无法体现图像中所包含的对象或物体。局模板中心象素点称为

3、核。若模版内像素的灰度与模版核的灰部特征从图像的内容出发，提取出感兴趣的内容。一般来讲，度差值小于一定的阈值时，认为该点与核具有相似的灰度，所局部特征应能够有足够的描述能力和区分度，以达到描述图有满足这样条件的像素组成的区域，称为核值相似区USAN。像特征的目的。具体表示如下：1.2特征描述的准则1ifI(r)-I(r0)≤tc（r，r0）=茚(3)一个好的特征，应具备下列特性：0ifI(r)-I(r0)>t（1）独特性。很少有其他不同的特征会得到一样的特征式中，c（r，r）是模版内属于USAN区域的像素的判别函0描述。数，I(r)是模版核的灰度值，I(r)为模版内其他任意像

4、素的灰度0（2）不变性。不受各种变换的影响，如仿射不变性、尺度值，t是灰度差阈值，表示所能检测特征点的最小对比度，即能不变性、旋转不变性、亮度不变性等。忽略的噪声的最大容限，图像中某一点的USAN区域大小可由下式表示：2角点特征n(r)=∑c（r，r）(4)00r∈neibor(r)02.1Harris角点检测USAN区域的大小，反映了图像局部特征的强度，当模版Harris角点检测的原理为[1]：通过将图像向任意方向移动微完全处于背景或目标中时，USAN区域最大，当模版移向目标小位移，来检测其灰度改变量。在此基础上定义角点响应度量：边缘时，USAN区域逐渐变小，当模版中心处于

5、角点位置时，2USAN区域很小。算法根据这一特性实现检测的任务。R=Det(M)-k×Tr(M)（1）SUSAN算法最突出的优点，在于对局部噪声不敏感，抗噪Tr(M)表示矩阵M的迹；Det(M)表示矩阵M的行列式值；k声的性能很好，且运算量小，速度快。为常量系数。其中M定义如式（2）所示。X和Y分别为图像在2.3Harris-Laplace特征x轴方向和y轴方向的一阶灰度梯度，为了提高抗噪能力，对该算法首先计算出一系列的不同分辨率的图像（图像金图像窗口进行高斯平滑，w为平滑窗口。字塔）[3]，然后在金字塔的每一层上进行Harris角点检测，选择2X茚wXY茚wM=茚茚（2）大

6、于某一阈值的局部极值作为候选角点，在尺度方向进行尺2XY茚wY茚w度极大值检测，即在尺度空间的每一层，使用非最大抑制处收稿日期：2009-11-07基金项目：上海市高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金（Z-2008-14）作者简介:彭源(1981－)，女，河南信阳人，讲师，主要研究领域为计算机视觉。115EquipmentManufactringTechnologyNo.2，2010理，以减少侯选点的数量。然后，对在不同层上检测出的每个侯选点，检测其是否为尺度方向上的Laplace算子局部极大4形状上下文描述子值。如果是，则确定该点为特征点，并将获得极大值的点所在的尺度，作为

7、特征尺度。形状上下文描述子的基本思想如下[7]：对于给定的一个形算法具有尺度不变性，可用于检测尺度不变的特征点。但状，通过边缘检测子获取轮廓边缘，对轮廓边缘采样得到一组该方法计算较为复杂。通常，通过大尺度观察图像，可以得到离散的点集P={pi

8、i=1，2，…，n}，}，以其中任意一点p为参图像的粗糙画面；而从小尺度观察，能够检测到图像的细节特考点，在p为圆心、R为半径的局域内，按对数距离间隔建立征。由于图像可能存在噪声信号，单独在小尺度上检测出的特m个同心圆．将此区域沿圆周方向S等分，形成靶状模板。征点