计算机视觉 特征检测与匹配 点特征提取(1)

一、概述

        特征检测和匹配是许多计算机视觉应用的重要组成部分。我们看一下下面的图所示的两对图像。 对于第一对，我们可能希望对齐两个图像，以便它们可以无缝拼接起来。 对于第二对，我们可能希望建立一组密集的对应关系，以便可以构建 3D 模型或生成中间视图。无论哪种情况，都要先考虑应该检测并匹配哪些类型的特征建立这样的对齐关系。

要匹配的两对图像。 可以使用哪些特征来建立这些图像之间的一组对应关系？

        通常会首先注意到的第一种特征是图像中的特定位置，例如山峰、建筑物角落、门口或形状有趣的雪片。这些局部特征通常称为关键点特征或兴趣点（或角点），通常通过点位置周围的像素块的外观来描述。

        另一类重要特征是边缘，例如，山脉与天空的轮廓。这些类型的特征可以根据它们的方向和局部外观（边缘轮廓）进行匹配，也可以很好地表示图像序列中的对象边界和遮挡事件。可以将边缘分组为更长的曲线和轮廓，然后可以对其进行跟踪。