SURF 特征提取

资 源 简 介

图像目标检测，SURF特征提取和描述——SURF算法（提取源图像中目标的SURF特征及目标图像的SURF特征算法），采用Hessian矩阵来提取特征点，SURF算子采用方框滤波器来近似二阶高斯滤波，构造了一种Fast—Hessian矩阵，Fast-Hessian 矩阵的行列表达式为ΔH=Dxx(x)Dyy(x)－(0.9Dxy(x))^2；利用Harr小波响应，并赋予这些响应值不同的高斯权重系数，使得越靠近特征点的响应贡献越大，然后选择出该特征点主方向，得到一个四维的矢量，即SURF的描述符维数，最后进行

详 情 说 明

图像目标检测，SURF特征提取和描述——SURF算法（提取源图像中目标的SURF特征及目标图像的SURF特征算法），采用Hessian矩阵来提取特征点，SURF算子采用方框滤波器来近似二阶高斯滤波，构造了一种Fast—Hessian矩阵，Fast-Hessian 矩阵的行列表达式为ΔH=Dxx(x)Dyy(x)－(0.9Dxy(x))^2；利用Harr小波响应，并赋予这些响应值不同的高斯权重系数，使得越靠近特征点的响应贡献越大，然后选择出该特征点主方向，得到一个四维的矢量，即SURF的描述符维数，最后进行归一化处理，得到最终的特征描述符。

图像特征匹配（源图像与目标图像中的特征点匹配算法)在图像处理中一直是研究的重点和热点内容，它用来匹配相互间具有偏移的两幅或多幅图像。在目标识别、三维重建、运动分析、图像拼接等领域都有着广泛的应用。由于局部不变特征的匹配算法具有计算量小、良好的鲁棒性，对图像偏移、旋转、灰度变化等都有较好的适应能力。所以，我选择用基于特征的匹配方法，而不是基于区域的匹配方法。为提高匹配的正确率，采用双向 FLANN算法找到具有最近距离的匹配点对，最近邻距离采用的是欧式距离；PROSAC匹配算法根据特征匹配点对的相似程度先进行排序，然后根据内点数据确定模型参数，内点数目越大，则表明模型参数越好；PROSAC算法首先从匹配结果的点集中抽样来获得与原始数据一致的基本子集，然后利用获得的基本子集估算出基础矩阵，最后使用基础矩阵剔除误差较大的匹配点对。

此外，为了更好地提高图像目标检测的准确性和效率，还可以考虑以下方面的改进：

- 引入深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），用于图像特征提取和目标检测。

- 使用更先进的特征描述符算法，如SIFT、ORB等，来提高特征点的稳定性和匹配的准确性。

- 结合其他先进的目标检测算法，如YOLO、Faster R-CNN等，来实现更精确的目标检测和定位。

通过以上改进，可以进一步提高图像目标检测算法的性能和效果，使其在实际应用中更加可靠和有效。