【matlab代做编程】asihft空间仿射算法研究

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1、局部图像检测器通过图像比较按其増量不变性属性町进行分类。他们都是平移不变的。Harris角点检测是旋转不变的。这Harris-Laplace（拉普斯），Hessian（海赛函数）-Laplace和DOG（Difference-of-Gaussian（高斯函数））区域检测器是旋转不变和尺度不变的。一些基于力矩区域检测器，拈Harris-Affine（仿射）Hessian-AffineK域检测器，一个边缘检测点，一个熵检测，两个水平线检测的MSER（“最稳定极值地区”）和LLD（“水平线描述符”）的设

2、计是仿射不变的转变。MSER,特別说明，已被证实通常比其他仿射不变检测效果更好，紧随其沿的是海赛-仿射和哈里斯-仿射。这些方法通过修补局部斑块，区域，或相当经历了一个未知的仿射变换。归一化变换后他们得到一个标准的对象，仿射变换的影响已经消除。然而，当一个较大比例变换出现吋（事实上比3大），SIFT仍优于所冇的其他方法。事实上，实践证明数学上的，SIFT是完全尺度不变的，指出没有完全尺度的归一化方法或仿射不变性:“然而，这些方法是尚未完全仿射不变量，当他们开始与初始特征尺度和地点选择用一种无仿射变换

3、方式时，却由于开发全仿射空问成本过高。，招机还®拍摄物体时，相机的光轴方向可能发生变化，带来扭曲，所以第一步是对每张图片进行变换，摸拟所有可能的仿射扭曲。这些扭曲由两个参量决定:水平角度#和垂直角度6。将图像旋转#度由倾斜度参数t完成：f=设原始图像为〃原始图像在x轴上倾斜度为t的变换由夂J’）得到。对数字图像来说，倾斜图像由具有方向性的t倍二次采样（t-subsamplmg）得到。它要求之前在X轴上有一次抗走样处51（antialiasingfilter）,最大限度的减少图像失真。该滤波由标准差

4、为的高斯卷积完成。Lowe建议该值取c=0.8。对阁像进行旋转变换和倾斜变换可以模拟冇限的一些不同水平角度，垂直角度拍摄阁像。对这些参数进行采样能保证模拟图像在不同的角度引起的视角变换下保持近似。所有模拟倾斜后的图像将由SIFT算法进行匹配比较。水平和垂直采样：篡，法中水平角度和I垂直角度的采样方式规定如下：垂直角度6的抽样：垂直倾斜程度依次取几何级数：Morel指出a=2时，匹配的精确度和稀疏度达到较好的折衷。n值可以是5或者更大。在随之发生的斜率转换中，倾斜度t可以达到32或者更大。水平角度所

5、对应的每个倾斜度是一组等差数列：0,d义...，姑7;当b=72度时取得较好的折衷，k为当kbA<180度时的最大整数。采样范围:ifita.••i賊籍度参数t的釆样范围非常关键。只有当目标是一个完美的二维平面，或者是个反射光强弱完全相同的物体时，才有可能在任何倾斜视角下做到目标识别。现实中找不到这样的物体。因此，需要通过实验比较室内外拍摄的图片对，并找出可行的t的上界。每対图片由正面视角拍摄的图片和倾斜角度拍摄的图片组成。倾斜度t的上限是，对应的视角最大值为匕=arccos(l')=80o的最大

6、采样范围意味着ASIFT算法可以在(4j/=32的范围内保持倾斜尺度不变性釆样步骤：m•冷5使。ASIFT算法对任何仿射变换具有不变性，倾斜度t和角度9必须具有较髙精度。釆样间隔由自然图像的多次实验得到。在较大的6下，较小的改变便能使图像产生较大的扭曲。对t进行几何级数的釆样可满足这一需求。一般来说，采样比率&=&应与角度无关。倾斜度最佳釆样间隔应是以同样的，对水平采样来说，当e=arccoS(l/Z)增加时，水平釆样的精度必须增加。在较大的垂直角度P下，图像水平角度较小的变化即能使图像产生较大扭

7、曲。水平最佳莱样间隔应是A