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  • sift特征提取matlab
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    2021-11-20 19:36:05

    ===================================================
    github:https://github.com/MichaelBeechan
    CSDN:https://blog.csdn.net/u011344545

    ===================================================

    %this code is the Matlab implimentation of David G. Lowe, 
    
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  • MATLAB提取SIFT特征

    2019-04-24 20:09:59
    MATLAB提取SIFT特征
  • MATLAB上实现SIFT特征提取,内含MATLAB源代码,以及文档使用说明,帮助你快速进行相关开发
  • 本文章仅实现SIFT特征提取,并未进行特征匹配。代码注释详细,结合推荐学习资料阅读,可以快速学习并掌握SIFT特征提取算法,并使用matlab实现。

    算法介绍:

    SIFT由David Lowe在1999年提出,在2004年加以完善 [1-2]  。SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红最火的一种,许多人对SIFT进行了改进,诞生了SIFT的一系列变种。SIFT已经申请了专利。

    SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性,它们是高度显著而且相对容易撷取,在母数庞大的特征数据库中,很容易辨识物体而且鲜有误认。使用SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高,甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下,辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大,适合在海量数据库中快速准确匹配。

    主要步骤:

    1.尺度空间极值检测

    搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。

    2. 关键点定位

    在每个候选的位置上,通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。

    3. 方向确定

    基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或多个方向。所有后面的对图像数据的操作都相对于关键点的方向、尺度和位置进行变换,从而提供对于这些变换的不变性。

    4. 关键点描述

    在每个关键点周围的邻域内,在选定的尺度上测量图像局部的梯度。这些梯度被变换成一种表示,这种表示允许比较大的局部形状的变形和光照变化。

    推荐学习:

    SIFT特征详解:SIFT特征详解 - Brook_icv - 博客园 (cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html

    SIFT算法详解与实现:SIFT特征详解 - Brook_icv - 博客园 (cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.htmlSIFT算法:确定特征点方向:(83条消息) SIFT算法:确定特征点方向_JiePro的博客-CSDN博客_特征点主方向https://blog.csdn.net/Jfuck/article/details/11098415

    SIFT--特征描述符:(83条消息) SIFT--特征描述符_shiyongraow的博客-CSDN博客_特征描述符https://blog.csdn.net/shiyongraow/article/details/78347234

    Matlab代码: 

    function y=gauss(x,sigama)
    %y--滤波后的图像
    %x--需滤波的图像
    %sigama--高斯滤波核;
    n=round(6*sigama);%四舍五入
    if mod(n,2)==0
        n=n+1;%确定高斯卷积核的大小
    end
    h=fspecial('gaussian',[n,n],sigama);%创建卷积窗口
    y=filter2(h,x);%filter2函数进行二维图像的卷积
    %sift算法提取特征位置,并给出描述子
    %影像获取
    [Filename,Pathname,FilterIndex]=uigetfile({'*.jpg','C:\Users\admin\Desktop\徐方芳\数字摄影测量作业\SIFT算子'},'Select the input image');%uigetfile函数可以交互式的获取文件
    if FilterIndex
        pic_orig=imread([Pathname,Filename]);%imread函数用来读取原始标准影像
    else
        return
    end
    figure(1);
    imshow(pic_orig);%imshow函数用来显示原始标准影像
    title('原始标准影像');
    
    %判断是否为彩色图像,是彩色则转换为灰度图像
    [x,y,z]=size(pic_orig);
    if(z~=1)
        pic_gray = rgb2gray(pic_orig);%rgb2gray将彩色图像转化为灰度图像
    end
    figure(2);
    imshow(pic_gray);
    title('灰度图像');
    
    %构建高斯金字塔
    [M,N]=size(pic_gray);
    O=floor(log2(min(M,N)))-3;%确定高斯金字塔的组数(floor函数用来取整,round函数用来四舍五入)
    S=3;%取高斯差分金字塔每组的层数为3
    sigama0=1.6;%初始sigama0设为1.6
    k=2^(1/S);
    pic_gray0=imresize(pic_gray,2,'nearest');%先将原图像长、宽各扩展一倍
    for i=1:O+1%遍历每一组
        if i==1
            pic_gray0=pic_gray0;
        else
            pic_gray0=imresize(gauss_pyr_img{i-1}{S+1},0.5,'nearest');%下一组第一层等于上一组倒数第三层直接降采样得到
        end
        for j=1:S+3%对每一组的每一层卷积
            sigama1=sigama0*2^(i-1);
            sigama=sigama1*k^(j-1);
            gauss_pyr_img{i}{j}=gauss(pic_gray0,sigama);
        end
    end
    
    %构建高斯差分金字塔
    for i=1:O+1
        for j=1:S+2
            DoG_pyr_img{i}{j}=gauss_pyr_img{i}{j+1}-gauss_pyr_img{i}{j};
        end
    end
    
    %DoG空间极值探测并去除低对比度的边缘相应点
    location=cell(size(DoG_pyr_img));%用来存储极值点
    curvature_threshold=10.0;
    curvature_threshold=(curvature_threshold+1)^2/curvature_threshold;%主曲率阈值
    contrast_threshold=0.03;%对比度阈值
    xx=[1 -2 1];
    yy=xx';
    xy=[-1 0 1;0 0 0;1 0 -1]/4;
    for i=1:O+1
        [M,N]=size(DoG_pyr_img{i}{1});
        for j=2:S+1
            contrast_mask=abs(DoG_pyr_img{i}{j}(:,:))>=contrast_threshold;%对比度高于阈值的像素值为1,低于的为0
            location{i}{j-1}=zeros(M,N);
            for ii=2:M-1
                for jj=2:N-1
                    if(contrast_mask(ii,jj)==1)%筛选出对比度高于阈值的点
                        tmp1=DoG_pyr_img{i}{j-1}((ii-1):(ii+1),(jj-1):(jj+1)); 
                        tmp2=DoG_pyr_img{i}{j}((ii-1):(ii+1),(jj-1):(jj+1));
                        tmp3=DoG_pyr_img{i}{j+1}((ii-1):(ii+1),(jj-1):(jj+1));
                        tmp=[tmp1;tmp2;tmp3];
                        center=tmp2(2,2);%中心点
                        if(center==max(tmp(:))||center==min(tmp(:)))
                            Dxx=sum(tmp2(2,1:3).*xx);
                            Dyy=sum(tmp2(1:3,2).*yy);
                            Dxy=sum(sum(tmp2(:,:).*xy));%计算极值处的Hessian矩阵
                            trH=Dxx+Dyy;
                            detH=Dxx*Dyy-(Dxy)^2;
                            curvature=(trH^2)/detH;%计算主曲率
                            if(curvature<curvature_threshold)%主曲率小于阈值
                                location{i}{j-1}(ii,jj)=255;
                            end
                        end
                    end
                end
            end
        end
    end
    
    %求取特征点的主方向
    length=cell(size(location));%用来存储关键点梯度大小
    direction=cell(size(location));%用来存储关键点梯度方向
    sigama0=1.6;
    count=0;%设置一个计数器,用来确定计算以特征点为中心图像幅角和幅值的区域半径
    hist=zeros(1,36);%存储邻域内梯度方向直方图
    for i=1:O+1
        [M,N]=size(gauss_pyr_img{i}{1});
        for j=2:S+1
            count=count+1;
            sigama=sigama0*k^count;%确定区域半径的sigama
            length{i}{j-1}=zeros(M,N);
            direction{i}{j-1}=zeros(M,N);
            r=8;%区域半径设为8
            for ii=r+2:M-r-1
                for jj=r+2:N-r-1
                    if(location{i}{j-1}(ii,jj)==255)
                        for iii=ii-r:ii+r
                            for jjj=jj-r:jj+r
                                m=sqrt((gauss_pyr_img{i}{j}(iii+1,jjj)-gauss_pyr_img{i}{j}(iii-1,jjj))^2+(gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj+1)-gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj-1))^2);
                                theta=atan((gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj+1)-gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj-1))/(gauss_pyr_img{i}{j}(iii+1,jjj)-gauss_pyr_img{i}{j}(iii-1,jjj)));
                                theta=theta/pi*180;%将弧度化为角度
                                if(theta<0)
                                    theta=theta+360;
                                end
                                w=exp(-(iii^2+jjj^2)/(2*(1.5*sigama)^2));%生成邻域各像元的高斯权重
                                if(isnan(theta))
                                    if(gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj+1)-gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj-1)>=0)
                                        theta=90;
                                    else
                                        theta=270;
                                    end
                                end
                                t=floor(theta/10)+1;
                                hist(t)=hist(t)+m*w;%将幅值*高斯权重加入对应的直方图中
                            end
                        end
                        for iiii=2:35
                            hist(iiii)=(hist(iiii-1)+hist(iiii)+hist(iiii+1))/3;%直方图的平滑处理
                        end
                        for iiii=2:35
                            hist(iiii)=(hist(iiii-1)+hist(iiii)+hist(iiii+1))/3;%第二次平滑处理
                        end
                        [u,v]=max(hist(:));
                        length{i}{j-1}(ii,jj)=u;%存储主方向上的幅值*高斯权重
                        direction{i}{j-1}(ii,jj)=(v-1)*10;%存储主方向
                    end
                end
            end
        end
    end
                        
    %特征描述符的生成
    sigama0=1.6;
    count=0;
    description=[];%用来存储描述子
    index=0;%用来索引描述子
    description_1=cell(size(location));%用来存储索引,通过索引找到description中对应的描述子
    d=[];%存储邻域内每个像素梯度方向
    l=[];%存储邻域内每个像素梯度幅值
    f=zeros(1,8);%用来存放4*4邻域内8维描述子
    description_2=[];%用来存放128维描述子
    aaa=[];
    for i=1:O+1
        [M,N]=size(gauss_pyr_img{i}{1});
        for j=2:S+1
            description_1{i}{j-1}=zeros(M,N);
            count=count+1;
            sigama=sigama0*k^count;
            %r=floor((3*sigama*sqrt(2)*5+1)/2);%确定描述子所需要的图像区域半径
            r=8;%设描述子所需要的图像区域半径
            for ii=r+2:M-r-1
                for jj=r+2:N-r-1
                    if(length{i}{j-1}(ii,jj)~=0)
                        theta_1=direction{i}{j-1}(ii,jj);%该邻域的主方向
                        index=index+1;
                        description_2=[];
                        d=[];
                        l=[];
                        for iii=[ii-r:1:ii-1,ii+1:1:ii+r]
                            for jjj=[jj-r:1:jj-1,jj+1:1:jj+r]
                                m=sqrt((gauss_pyr_img{i}{j}(iii+1,jjj)-gauss_pyr_img{i}{j}(iii-1,jjj))^2+(gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj+1)-gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj-1))^2);
                                theta=atan((gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj+1)-gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj-1))/(gauss_pyr_img{i}{j}(iii+1,jjj)-gauss_pyr_img{i}{j}(iii-1,jjj)));
                                theta=theta/pi*180;%将弧度化为角度
                                if(theta<0)
                                    theta=theta+360;
                                end
                                w=exp(-(iii^2+jjj^2)/(2*(1.5*sigama)^2));%生成邻域各像元的高斯权重
                                if(isnan(theta))
                                    if(gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj+1)-gauss_pyr_img{i}{j}(iii,jjj-1)>=0)
                                        theta=90;
                                    else
                                        theta=270;
                                    end
                                end
                                theta=theta+360-theta_1;%逆时针旋转至主方向
                                theta=mod(theta,360);%取余
                                d=[d,theta];
                                l=[l,m*w];
                            end
                        end
                        d=reshape(d,16,16);
                        l=reshape(l,16,16);%将一维数组变为二维矩阵
                        for r1=1:4
                            for c1=1:4
                                for iiii=1+(r1-1)*4:4*r1
                                    for jjjj=1+(c1-1)*4:4*c1
                                        t=floor(d(iiii,jjjj)/45+1);%方向
                                        f(t)=f(t)+l(iiii,jjjj);
                                    end
                                end
                                description_2=[description_2,f(:)];%得到一个128维的描述子
                            end
                        end
                        description_2=description_2./sqrt(sum(description_2(:)));%归一化处理
                        description=[description;description_2(:)];
                        description_1{i}{j-1}(ii,jj)=index;
                        aaa=[aaa;ii,jj];
                    end
                end
            end
        end
    end
    description=reshape(description,[],128);%将描述子变为128维
    
    %绘制特征点
    figure(3)
    imshow(pic_gray)
    hold on
    plot(aaa(:,1),aaa(:,2),'y+')
    %description_1{i}{j}(ii,jj)中不为0的点即为特征点,其值为一个索引号,用这个索引号可以到description中找到相应的描述子

    成果图片:

     

    展开全文
  • 实现了对一幅图像的sift特征提取matlab
  • matlab版本的源码,有详细的sift特征提取和匹配的步骤介绍,具体sift是什么我就不多说了。这个matlab版本的源码就是供初学者学习之用。本人也是刚刚学习,代码亲字试过,希望对大家有帮助,大家一起学习
  • MATLAB实现图像的SIFT特征提取源码

    千次阅读 2020-12-22 05:49:00
    function [frames,descriptors,scalespace,difofg]=do_sift(I,varargin) %% file: sift.m % author: Noemie Phulpin % description: SIFT algorithm warning off all; [M,N,C] = size(I) ; % Lowe's choices S=3 ...

    function [frames,descriptors,scalespace,difofg]=do_sift(I,varargin)
    %% file:       sift.m
    % author:      Noemie Phulpin
    % description: SIFT algorithm

    warning off all;

    [M,N,C] = size(I) ;

    % Lowe's choices
    S=3 ;
    omin= 0 ;
    %O=floor(log2(min(M,N)))-omin-4 ; % Up to 16x16 images
    O = 4;

    sigma0=1.6*2^(1/S) ;
    sigmaN=0.5 ;
    thresh = 0.2 / S / 2 ; % 0.04 / S / 2 ;
    r = 18 ;

    NBP = 4 ;
    NBO = 8 ;
    magnif = 3.0 ;

    % Parese input
    compute_descriptor = 0 ;
    discard_boundary_points = 1 ;
    verb = 0 ;

    % Arguments sanity check
    if C > 1
      error('I 应该是灰度图') ;
    end

    frames = [] ;
    descriptors = [] ;


    %   开始工作
    %
    fprintf('---------------------------- 开始 SIFT: 从图像中提取SIFT特征 ------------------------------\n') ; tic ; 

    fprintf('SIFT: 用DoG构造尺度空间 ...\n') ; tic ; 

    scalespace = do_gaussian(I,sigmaN,O,S,omin,-1,S+1,sigma0) ;

    fprintf('                高斯尺度空间计时: (%.3f s)\n',toc) ; tic ; 

    difofg = do_diffofg(scalespace) ;

    fprintf('                构建相减尺度空间: (%.3f s)\n',toc) ;

    for o=1:scalespace.O
        
        
        fprintf('CS5240 -- SIFT: 计算 “组”  %d\n', o-1+omin) ;
                    tic ;
        
      %  DOG octave 的局部极值检测
        oframes1 = do_localmax(  difofg.octave{o}, 0.8*thresh, difofg.smin  ) ;
        oframes2 = do_localmax( -difofg.octave{o}, 0.8*thresh, difofg.smin  ) ;
        oframes = [oframes1 ,oframes2 ] ; 
        
        
        fprintf('CS5240 -- SIFT: 初始化关键点 # %d.  \n', ...
          size(oframes, 2)) ;
        fprintf('                用时 (%.3f s)\n', ...
           toc) ;
        tic ;
        
        if size(oframes, 2) == 0
            continue;
        end
        
      % 移除靠近边界的关键点
        rad = magnif * scalespace.sigma0 * 2.^(oframes(3,:)/scalespace.S) * NBP / 2 ;
        sel=find(...
          oframes(1,:)-rad >= 1                     & ...
          oframes(1,:)+rad <= size(scalespace.octave{o},2) & ...
          oframes(2,:)-rad >= 1                     & ...
          oframes(2,:)+rad <= size(scalespace.octave{o},1)     ) ;
        oframes=oframes(:,sel) ;%把不是靠近边界点的极值点重新放入oframes中
            
        fprintf('CS5240 -- SIFT: 移除靠近边界关键点后 # %d \n', size(oframes,2)) ;
          tic ;
            
      % 精简局部, 阈值强度 和移除边缘关键点
           oframes = do_extrefine(...
             oframes, ...
             difofg.octave{o}, ...
             difofg.smin, ...
             thresh, ...
             r) ;
       
           fprintf('CS5240 -- SIFT:  移除低对比度和边缘上关键点后 # %d \n',size(oframes,2)) ;
        fprintf('                Time (%.3f s)\n',  toc) ;
        tic ;
      
        fprintf('CS5240 -- SIFT: 计算特征点方向\n');

      % 计算方向
        oframes = do_orientation(...
            oframes, ...
            scalespace.octave{o}, ...
            scalespace.S, ...
            scalespace.smin, ...
            scalespace.sigma0 ) ;
        fprintf('                用时: (%.3f s)\n', toc);tic;
            
      % Store frames
        x     = 2^(o-1+scalespace.omin) * oframes(1,:) ;
        y     = 2^(o-1+scalespace.omin) * oframes(2,:) ;
        sigma = 2^(o-1+scalespace.omin) * scalespace.sigma0 * 2.^(oframes(3,:)/scalespace.S) ;    %图像的尺度    
        frames = [frames, [x(:)' ; y(:)' ; sigma(:)' ; oframes(4,:)] ] ;

        fprintf('CS5240 -- SIFT:计算方向后的特征点 # %d  \n', size(frames,2)) ;
      % Descriptors
        
        fprintf('CS5240 -- SIFT: 计算 描述子...\n') ;
        tic ;
            
        sh = do_descriptor(scalespace.octave{o}, ...
                        oframes, ...
                        scalespace.sigma0, ...
                        scalespace.S, ...
                        scalespace.smin, ...
                        'Magnif', magnif, ...
                        'NumSpatialBins', NBP, ...
                        'NumOrientBins', NBO) ;
        
        descriptors = [descriptors, sh] ;%每一组计算描述子向量后补充到descriptors数组中
        
        fprintf('                用时: (%.3f s)\n\n\n',toc) ; 
        
          
        
    end 

    fprintf('CS5240 -- SIFT: 关键点总数: %d \n\n\n', size(frames,2)) ;
     

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    【实例简介】

    matlab实现的SIFT特征提取的全代码,可运行 可测试 很不错的sift原代码

    【实例截图】

    【核心代码】

    sift的matlab代码,是最新的,效果不错,其中有很多详细说明,可以试试

    └── sift的matlab代码,是最新的,效果不错,其中有很多详细说明,可以试试

    └── sift

    ├── data

    │   ├── box.pgm

    │   ├── box.sift

    │   ├── circle.pgm

    │   ├── circle.sift

    │   ├── file11.jpg

    │   ├── file12.jpg

    │   ├── file1.jpg

    │   ├── file.jpg

    │   ├── ima1.jpg

    │   ├── ima2.jpg

    │   ├── img3.jpg

    │   ├── img5.jpg

    │   ├── landscape-a.jpg

    │   ├── landscape-b.jpg

    │   ├── nest2.bmp

    │   ├── nest.png

    │   ├── vessel-1.pgm

    │   └── vessel-2.pgm

    ├── demo.m

    ├── diffss.m

    ├── doc

    │   ├── bibliography.bib

    │   ├── figures

    │   │   ├── sift-descriptor-AI.bb

    │   │   ├── sift-descriptor-AI.pdf

    │   │   ├── sift-descriptor.aux

    │   │   ├── sift-descriptor.pdf

    │   │   ├── sift-descriptor-SAVED.tex

    │   │   ├── sift-descriptor.tex

    │   │   ├── sift-descriptor.wrm

    │   │   └── warmread.sty

    │   ├── sift.bbl

    │   ├── sift.tex

    │   └── visionlab.sty

    ├── gaussianss.m

    ├── imreadbw.m

    ├── imsmooth.c

    ├── imsmooth.mexw32

    ├── imsmooth.mexw32.pdb

    ├── LICENSE

    ├── Makefile

    ├── mexutils.c

    ├── plotmatches.asv

    ├── plotmatches.m

    ├── plotsiftdescriptor.m

    ├── plotsiftframe.m

    ├── plotss.m

    ├── README

    ├── sift_compile.m

    ├── sift_demo2.m

    ├── sift_demo3.m

    ├── sift_demo4.m

    ├── sift_demo5.m

    ├── sift_demo6.m

    ├── sift_demo.asv

    ├── sift_demo.m

    ├── siftdescriptor.c

    ├── siftdescriptor.dll

    ├── siftdescriptor.m

    ├── siftdescriptor.mexw32.pdb

    ├── sift_gendoc.css

    ├── siftlocalmax.c

    ├── siftlocalmax.m

    ├── siftlocalmax.mexw32

    ├── siftlocalmax.mexw32.pdb

    ├── sift.m

    ├── siftmatch.c

    ├── siftmatch.dll

    ├── siftmatch.m

    ├── siftormx.c

    ├── siftormx.mexw32

    ├── siftormx.mexw32.pdb

    ├── sift_overview.m

    ├── siftread.m

    ├── siftrefinemx.c

    ├── siftrefinemx.m

    ├── siftrefinemx.mexw32

    ├── siftrefinemx.mexw32.pdb

    ├── tightsubplot.m

    ├── TIMESTAMP

    └── VERSION

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    2013-10-14 14:41:12
    sift特征提取sift特征Matlab提取
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  • matlab编制,可以有效实现双目视觉特征点匹配,利用Sift算法进行特征匹配
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  • matlab sift特征提取

    2017-05-18 21:13:35
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  • sift(matlab)_sift特征提取_siftmatlab_SIFT特征_人脸识别提取SIFT特征_人脸特征提取.zip
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    matlab脚本,可实现特征提取SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),“尺度”的直观第一印象就是大小,尺度不变就是和图片的大小没有关系,简单的SIFT的理解是最后检测出来的特征...
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