20、图像纹理特征提取与描述技术详解

图像纹理特征提取与描述技术详解

1. SIFT描述符计算

SIFT（尺度不变特征变换）描述符的计算主要分为以下几个关键阶段：
- 关键点定位与筛选 ：关键点对噪声更为敏感，通过对局部样本点拟合三维二次函数来确定其位置、尺度和主曲率比，以此进行滤波处理。接着，利用黑塞矩阵（Hessian matrix）消除边缘响应，因为边缘响应在少量噪声存在时不稳定。
- 方向分配 ：此阶段基于局部图像属性为每个关键点分配方向，有助于实现图像旋转不变性。具体步骤如下：
1. 选择尺度最接近的高斯平滑图像。
2. 选取关键点周围区域内的点，并计算其梯度的大小和方向。
3. 根据关键点周围区域内样本点的梯度方向形成方向直方图。每个添加到直方图的样本由其梯度大小和一个高斯加权圆形窗口（半径r为关键点尺度的1.5倍）进行加权。
4. 使用最高峰值以及位于最高峰值80%范围内的局部峰值来创建具有该方向的关键点。
5. 利用每个峰值最接近的三个直方图值进行插值（拟合抛物线），以得到更精确的峰值，该峰值对应于局部梯度的主导方向。

以下是方向分配的流程mermaid图：

graph LR
    A[选择高斯平滑图像] --> B[选取关键点周围点]
    B --> C[计算梯度大小和方向]
    C --> D[形成方向直方图]
    D --> E[确定峰值]
    E --> F[插值得到精确峰值]