Python图像局部特征提取(2)

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DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵" Hessian矩阵行列式的值，同样也反映了图像局部的结构信息。与LoG相比，DoH对图像中的细长结构的斑点有较好的抑制作用。

无论是LoG还是DoH，它们对图像中的斑点进行检测，其步骤都可以分为以下两步：

使用不同的生成或模板，并对图像进行卷积运算；

在图像的位置空间与尺度空间中搜索LoG与DoH响应的峰值。

SIFT（尺度不变特征变换）

尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。该描述子具有非常强的稳健性。

SIFT算法详细介绍

SIFT算法步骤构建DOG尺度空间

模拟图像数据的多尺度特征，大尺度抓住概貌特征，小尺度注重细节特征。通过构建高斯金字塔（每一层用不同的参数σ

σ做高斯模糊（加权）），保证图像在任何尺度都能有对应的特征点，即保证尺度不变性。关键点搜索和定位：

确定是否为关键点，需要将该点与同尺度空间不同σ

σ值的图像中的相邻点比较，如果该点为max或min，则为一个特征点。找到所有特征点后，要去除低对比度和不稳定的边缘效应的点，留下具有代表性的关键点（比如，正方形旋转后变为菱形，如果用边缘做识别，4条边就完全不一样，就会错误；如果用角点识别，则稳定一些）。去除这些点的好处是增强匹配的抗噪能力和稳定性。最后，对离散的点做曲线拟合，得到精确的关键点的位置和尺度信息。方向赋值为了实现旋转不变性，需要根据检测到的关键点的局部图像结构为特征点赋值。具体做法是用梯度方向直方图。在计算直方图时，每个加入直方图的采样点都使用圆形高斯函数进行加权处理，也就是进行高斯平滑。这主要是因为SIFT算法只考虑了尺度和旋转不变形，没有考虑仿射不变性。通过高斯平滑，可以使关键点附近的梯度幅值有较大权重，从而部分弥补没考虑仿射不变形产生的特征点不稳定。注意，一个关键点可能具有多个关键方向，这有利于增强图像匹配的鲁棒性。关键点描述子生成