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1、特征点匹配算法介绍特征点匹配算法介绍 1.特征点匹配定义2.特征点描述符 2.1像素平方和描述符 2.2相互关法 2.3归一化相互关法特征点匹配是指找出须要配准的两幅图像中正确匹配的特征点。一个好的特征点须要用一个好的描述符来描述特征点的局部特征。2.1基于像素差平方和的描述符该方法类似于基于模板匹配的图像配准算法，基于该方法类似于基于模板匹配的图像配准算法，基于模板匹配的图像配准算法是在参考图像中取得一个模板匹配的图像配准算法是在参考图像中取得一个能包含图像主要信息的模板作为基准特征块，然后能包含图像主要信息的模板作为基准特征块，然后在待配准图像中查找与该基准特征块最为相像的匹在待配准图像中
2、查找与该基准特征块最为相像的匹配块，匹配的原则是以两幅图像重叠部分（这里是配块，匹配的原则是以两幅图像重叠部分（这里是指重叠块）的像素差的平方和（指重叠块）的像素差的平方和（Sum of Squared Sum of Squared DifferencesDifferences，简称，简称SSDSSD）为标准来衡量此区域是否）为标准来衡量此区域是否与基准特征块最相像。而该方法只是将模板的概念与基准特征块最相像。而该方法只是将模板的概念应用到了特征点局部的邻域窗口，以特征点邻域窗应用到了特征点局部的邻域窗口，以特征点邻域窗口的灰度信息值作为该特征点的描述符，干脆进行口的灰度信息值作为该特征点的描
3、述符，干脆进行比较来实现特征点的匹配。比较来实现特征点的匹配。具体步骤：具体步骤：首先对须要配准的两幅图像首先对须要配准的两幅图像I1I1和和I2I2分别提特征点，分别提特征点，分别得到两个特征点集合，记作分别得到两个特征点集合，记作 p=p1,p2,p3.pnp=p1,p2,p3.pn和和p=p1,p2,p3.pnp=p1,p2,p3.pn，以每，以每一个特征点为中心，将其邻域窗口（记作一个特征点为中心，将其邻域窗口（记作w w）的像）的像素值作为该特征点的描述符，对于图像素值作为该特征点的描述符，对于图像I1I1中的每一中的每一个特征点个特征点p ip i分别计算其与图像分别计算其与图像I
4、2I2中提取的各个特征中提取的各个特征点的邻域像素值差的平方和：点的邻域像素值差的平方和：取其最小者作为图像取其最小者作为图像I2I2中与中与pipi匹配的点。匹配的点。基于像素平方和（基于像素平方和（SSDSSD）描述子的优缺点）描述子的优缺点 该方法是进行特征点匹配的一种简洁可行的方法，该方法是进行特征点匹配的一种简洁可行的方法，但是因为它干脆利用图像的灰度信息值，所以最大但是因为它干脆利用图像的灰度信息值，所以最大的缺点就是对光照的变更特别敏感，一旦须要配准的缺点就是对光照的变更特别敏感，一旦须要配准的两幅图像在重叠区域的曝光不一样，那么该方法的两幅图像在重叠区域的曝光不一样，那么该方法
5、将不再精确。其次，是进行特征点匹配时接受的邻将不再精确。其次，是进行特征点匹配时接受的邻域窗口为矩形，当须要配准的两幅图像存在较大角域窗口为矩形，当须要配准的两幅图像存在较大角度的旋转和较大尺度的缩放时，特征点邻域窗口的度的旋转和较大尺度的缩放时，特征点邻域窗口的特征将产生较大的变更，因此对于图像的旋转和缩特征将产生较大的变更，因此对于图像的旋转和缩放就会比较敏感。放就会比较敏感。2.2基于相互关的描述符 该方法不干脆利用特征点邻域的灰度值，而是依据特征点邻该方法不干脆利用特征点邻域的灰度值，而是依据特征点邻域像素灰度值的相互关系数（域像素灰度值的相互关系数（Cross Correlation
6、Cross Correlation）为匹配原）为匹配原则进行匹配。基本思路如下：分别在参考图像和待配准图像则进行匹配。基本思路如下：分别在参考图像和待配准图像中以每一个特征点为中心取一个中以每一个特征点为中心取一个(2N+1)(2N+1)(2N+1)(2N+1)大小的相关大小的相关窗，然后以参考图像中的每个特征点为参考点在待配准图像窗，然后以参考图像中的每个特征点为参考点在待配准图像中找寻对应匹配点，匹配的依据是计算特征点相关窗之间的中找寻对应匹配点，匹配的依据是计算特征点相关窗之间的相关系数：相关系数：其中，其中，WW是相关窗的大小，是相关窗的大小，I1 I1 和和 I2 I2分别为两幅待配
7、准图像中分别为两幅待配准图像中特征点相关窗内像素的灰度值，特征点相关窗内像素的灰度值，CCCC是相关系数。特征点匹是相关系数。特征点匹配时选取相关系数中最大的相关系数所对应的特征点作为该配时选取相关系数中最大的相关系数所对应的特征点作为该参考点的匹配点。参考点的匹配点。2.3归一化相互关法归一化的目的就是消退上述方法对于光照变更敏感的问题。该方法同上述方法类似，只是在计算相互关系数时进行了归一化处理：其中 和 分别表示图像I1 和I2I特征点相关窗内像素灰度值的均值：归一化相互关法优缺点：1）该方法较好地解决了对于光照变更敏感的问题。2）矩形窗口的选用仍旧是该类法的缺憾。所以这种方法只适合于具有平移和小角度旋转关系的图像配准。