SIFT算法详解及应用(讲的很详细)
SIFT算法入门时看的一篇文章，SIFT算法详解及应用(讲的很详细)SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RST)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7
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基于MATLAB复调制ZOOM-FFT算法的分析和实现
基于MATLAB复调制ZOOM-FFT算法的分析和实现2006年第4期舰船电子工程121滤波;使用函数来实现傅立叶变换次复数乘法。设数字滤波器的阶数为K,滤波器系数离线生成,则滤波需要DNK次复数乘法,则总4 Matlab仿真和验证的运算量为为验证上述算法及分析过程的正确性,在MatZFFTNloN+2N+DN·K(3)中产生一个正弦组合信号3随着细化倍数的增加,基带FFT和ZFFT的运算量x(t)=30cos(2m110t)+30cos(2x11145t)都会大幅度增加;zFF只有当细化频带较窄(此时+25cos(2x112.3t)+48cos(2m113.8t)无需数字滤波)或长序列的情况下,与基带FT相+50co(2x114.5t)比才具有运算量上的优势。分别利用基带FT和ZT对其进行谱分析ZFT算法存在自身的局限性,其存在的问题仿真条件:f=2048H,F点数N=1024,细化倍数D=50。基带FFT的频率分辨率4f=2H,历如下:(1)需要存放中间数据的内存空间巨大限制ZF的频率分辨率△f=0.04H。仿真结果如图了最大细化倍数2和图3所示。(2)采用具有线性相位的FIR数字滤波器实igure(n现抗混叠滤波,由于有限阶滤波器的吉布斯效应( Gibbs effect),滤波器截止频率处的频谱不可避免020040060080010001200会出现局部失真。(3)细化倍数越高,重釆样的选抽比越高,则细化带宽越窄。当需要细化的带宽较大时,必须进5行多次细化,这势必会增加计算量。Figure(4)频率成分调整较复杂。将FT和谱分析105110115130得到的频率成分调整到所选频带的频率成分式较Frequency(Hz复杂的过程,特别是为了避免低通抗混滤波器的边图3FF幅值频谱缘误差造成的频率混叠为了比较频率细化的效果,对图中谱线作了归化处理。图2中fgme(a)为原始信号,fgme(c)6小结为基带FYT处理后的幅值谱线,fgre(d)为移频后ZFT算法的关键在于利用傅立叶变换的移频基带FFT处理后的幅值谱线。由此图可以看出,基特性将感兴趣的高频段频率移至频谱原点,降低采带FFT的几个谱峰叠加为一个谱峰,各频率成分不可分辨。图3中fge(g)为重新采样后F处理样率重新釆样,从而获取较高的频率分辨率。它对后的幅值谱线,gure(h)为频率调整到实际频率处于获得某些特殊频段而不是整个带宽的信号细微的幅值谱线。此图中,因频率分辨率降低了D倍谱结构十分有用。该算法在实际工程技术中有较zF的幅值谱线中5条谱线清晰可见,说明ZF广泛的应用效果明显。参考文獻5ZF运算量和局限性讨论[1]胡广书.数字信号处理-理论、算法与实现[M]北京:清华大学出版社,1997当采用时域抽取FFT算法时,N点DT的复数[2] Vinay K ingle, John g proakis.数字信号处理及其乘法次数为l2N,复数加法次数为NN。为MATLAB实现[M].北京:电子工业出版社,1998[3]赵霞,熊小伏,郭珂.用细化频谱技术分析断路器简单起见,仅比较两种算法的复数乘法次数。操动机构振动信号[J.电力系统自动化,2003,(12):37设频率分辨率4f=fN,细化倍数D=△/404」f。要获得4/的分辨率,基带FFT的运算量为[4]丁康,谢明,张彼德等.基于复解析带通滤波器的FrTdN)lo复调制细化谱分析原理和方法[J.振动工程学报,2001,62(D14(1):30~35采用ZF算法,在复调制时只计算重采样的[5]宗孔德.多抽样率信号处理[M].北京:清华大学点,需N次复数乘法。同样,调制系数的计算也需N出版社,19基于 MATLAB复调制Z00M-FT算法的分析和实现旧WANFANG DATA文献链接作者:王力,张冰,徐伟, Wang li, Zhang bing, Xu Wei作者单位:王力,张冰, Wang Li, Zhang bing(江苏科技大学,镇江,212003),徐伟, Xu Wei(船舶系统工程部,北京,100036)刊名:舰船电子工程英文刊名SHIP ELECTRONIC ENGINEERING年,卷(期)2006,26(4)被引用次数:次参考文献(5条)1.宗孔德多抽样率信号处理19962.丁康;谢明;张彼德基于复解析带通滤波器的复调制细化谱分析原理和方法[期刊论文]振动工程学报2001(013.赵霞;熊小伏;郭珂用细化频谱技术分析断路器操动机构振动信号[期刊论文]电力系统自动化2003(12)4.陈怀琛数字信号处理教程- MATLAB释义与实现19985.胡广书数字信号处理一理论、算法与实现1997本文读者也读过(6条江波.唐普英基于复调制的ZooⅷFFT算法在局部频谱细化中的研究与实现[期刊论文]-大众科技2010(7)2.丁康.谢明.张彼德.赵玲.张晓飞. Ding Kang. Xie ming. Zhang bide. Zhao ling. ZHANG Xiaofei基于复解析带通滤波器的复调制细化谱分析原理和方法[期刊论文]-振动工程学报2001,14(1)3.罗利春. LUo Lic- hun zoom-FFT的改进、频谱反演与时-频局部化特性[期刊论文]-电子学报2006,34(1)4.戴振华.纪海林.徐运涛.DAⅠZhen-hua. JI Hai-1in.ⅫUYun-taoZ00MFFT算法在数字音频分析仪中的实现[期刊论文]-兵工自动化2007,26(10)5.黄镔.许婧.高峰.束洪春Z0OM-FFT在水电机组振动信号分析中的应用[期刊论文]-昆明理工大学学报(理工版)2002,27(5)6.王卫江改进的自适应Zoom-FFT算法研究[期刊论文]一电子技术应用2006,32(7)证文献(10条1.程兆刚.唐力伟.张淑琴.曹洪娜基于复调制Z0OM-FFT算法下阻尼比识别的研究[期刊论文]计算机与数字工程2012(1)2.刘树强.罗天.王宁.潘栋基于 Labview的异步电机转子断条检测[期刊论文]电子设计工程2011(3)3.王文森.邱宏安高精度超声流量检测系统设计[期刊论文]电声技术2011(2)4刘树强.罗天.谭兴文基于 Labview的笼型异步电动机转子断条故障在线检测系统[期刊论文]西南大学学报:自然科学版2011(9)5.王乐.苏小敏.杜林.李春化复白噪声中复正弦波频率估计方法硏究[期刊论文]火控雷达技术2011(36.周红霞.江佩勤.伍洲基于嵌入式系统的ZFFT移频轨道检测算法[期刊论文]通信技术2010(37.焦玮琦.陈特放基于局部频谱细化的轨道移频信号高精度检测[期刊论文]机车电传动2009(28.史瑞根.姚金杰基于 Labview的数字变频FFT设计[期刊论文]现代电子技术2009(7)9武中奇.杨世武丌FT算法在铁路移频信号分析中的应用及其DSP实现[期刊论文]铁道通信信号2008(7)10.时献江.张春喜.邵俊鹏异步电机断条故障诊断的细化包络方法[期刊论文]电机与控制学报2008(2)本文链接http://d.g.wanfangdata.com.cn/periodicaljcdzgc200604033.aspx
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