数字图像处理：SIFT算法与HOG算法特征检测.ppt

数字图像处理：SIFT算法与HOG算法特征检测 数字图像处理是指对数字图像进行处理和分析，以提取有用的信息。其中，特征检测是数字图像处理的重要步骤之一，它可以帮助我们提取图像中的关键信息。SIFT算法和HOG算法是两种常用的特征检测算法，下面将对这两种算法进行详细介绍。 SIFT算法 SIFT（尺度不变特征转换）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。该算法由David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。SIFT算法的主要思想是将一幅图像映射（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。 SIFT算法的实现步骤： 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。 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。 SIFT算法的应用： * 物体识别 * 图像拼接 * 三维建模 * 手势识别 * 笔迹鉴定 HOG算法 HOG（梯度方向直方图）是2005年CVPR会议上提出的一种解决人体目标检测的图像描述子，该方法使用梯度方向直方图特征来表达人体，提取人体的外形信息和运动信息，形成丰富的特征集。 HOG算法的主要思想是将图像分割成小的细胞，计算每个细胞的梯度方向直方图，然后将这些直方图组合成一个表示整个图像的特征向量。 HOG算法的应用： * 行人检测 SIFT算法和HOG算法都是数字图像处理中常用的特征检测算法，它们可以帮助我们提取图像中的关键信息，并广泛应用于计算机视觉、图像处理、机器学习等领域。