文献《基于SIFT的遥感图像配准技术综述》阅读笔记

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本文详细介绍SIFT特征提取算法，包括其定义、原理、关键步骤如关键点检测与描述子生成等，并探讨如何使描述子拥有光照强度和仿射不变性。

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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表格

Markdown　Extra　表格语法：

项目	价格
Computer	$1600
Phone	$12
Pipe	$1

可以使用冒号来定义对齐方式：

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

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Markdown　Extra　定义列表语法：项目１项目２

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定义 B

项目３

定义 C

定义 D

定义D内容

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代码块语法遵循标准markdown代码，例如：

@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'''