sift算法

1. sift算法有什么最新的进展

随着多媒体技术、计算机技术迅速发展，Internet上呈现大量的图像信息。图像中包含了很多的物体特性，其中颜色是非常重要的特征之一，颜色包含了图像中更多有价值的识别信息。SIFT算法提取图像局部特征，成功应用于物体识别、图像检索等领域。该算法由DAVID G.L.于1999年提出[1]，并于2004年进行了发展和完善[2]，MIKOLAJCZYK[3]对多种描述子进行实验分析，结果证实了SIFT描述子具有最强的鲁棒性。然而这些描述子仅利用图像的灰度信息，忽略了图像的彩色信息。为了提高光照不变性，获得更高的识别率，研究者提出了基于颜色不变特性的SIFT彩色描述子。目前彩色描述子主要分为基于颜色直方图、基于颜色矩、基于SIFT三类。本文对彩色SIFT描述子进行了深入的研究，阐述了彩色SIFT描述子，给出了每种彩色描述子的性能评价。

2. 如何比较SIFT，SURF，Harris-SIFT图像匹配算法性能

SIFT匹配（Scale-invariant feature transform，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，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，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。
局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，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、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显着而且相对容易撷取，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。
2、SIFT特征的主要特点
从理论上说，SIFT是一种相似不变量，即对图像尺度变化和旋转是不变量。然而，由于构造SIFT特征时，在很多细节上进行了特殊处理，使得SIFT对图像的复杂变形和光照变化具有了较强的适应性，同时运算速度比较快，定位精度比较高。如：
在多尺度空间采用DOG算子检测关键点，相比传统的基于LOG算子的检测方法，运算速度大大加快；
关键点的精确定位不仅提高了精度，而且大大提高了关键点的稳定性；
在构造描述子时，以子区域的统计特性，而不是以单个像素作为研究对象，提高了对图像局部变形的适应能力；

3. SIFT算法中的图像尺度

这个尺度应该可以理解为一个比例因子delta，用来控制X、Y方向上图像的缩放比例，它与X、Y参数的一个连续函数表达L(x,y,delta)就构成了一个空间，称为尺度空间，该空间是由原始图像的I(x,y)表达与高斯函数G(x,y,delta)进行卷积后形成的对已经申请了专利的技术进行修改后进行商业应用算不算侵权这个界定很模糊的，就像当年DVD芯片的专利侵权赔偿案一样，我觉得如果你是小打小闹小范围内使用的话，不对专利所属单位或个人造成利益威胁，人家是不会费劲来查你的，但是如果你的商业应用影响大到了一定程度，人家有可能就来找碴了，私以为，国内大部分软件都达不到这个程度。另外，如果你修改的部分比较多，超过了30%的话（这个好像要得到专利局的认可才算数），你可以换个名称申请一个专利试试

4. 在MATLAB的sift算法中，怎么用一个模板与多幅图像进行匹配

(1) 尺度不变特征变换（SIFT算法）概要

是一种计算机视觉的算法，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。

此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。此算法有其专利，专利拥有者为 英属哥伦比亚大学。

局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，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、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显着而且相对容易撷取，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。

(2 ) Matlab代码主要功能函数如下： match.m：测试程序

功能：该函数读入两幅（灰度）图像，找出各自的 SIFT 特征, 并显示两连接两幅图像中被匹配的特征点（关键特征点（the matched keypoints）直线（将对应特征点进行连接）。判断匹配的准则是匹配距离小于distRatio倍于下一个最近匹配的距离（ A match is accepted only if its distance is less than distRatio times the distance to the second closest match. 该程序返回显示的匹配对的数量。（ It returns the number of matches displayed.） 调用实例： match('desk.jpg','book.jpg');

( 假如，想测试一个含有一本书的桌面的图像 和一本书的图像之间特征匹配） 调用方法和参数描述：略。 注意：（1）图像为灰度图像，如果是彩色图像，应该在调用前利用rgb2gray转换为灰度图像。

（2）参数distRatio 为控制匹配点数量的系数，这里取 0.6，该参数决定了匹配点的数量，在Match.m文件中调整该参数，获得最合适的匹配点数量。 sift.m :尺度不变特征变换（SIFT算法）的核心算法程序

功能：该函数读入灰度图像，返回SIFT 特征关键点（ SIFT keypoints.） 调用方法和参数描述：

调用方式：[image, descriptors, locs] = sift(imageFile) 输入参数（ Input parameters）:

imageFile: 图像文件名.

输出或返回参数（ Returned）:

image: 是具有double format格式的图像矩阵

descriptors: 一个 K-by-128 的矩阵x, 其中每行是针对找到的K个关键特征点（the K keypoints）的不变量描述子. 这个描述子（descriptor）是一个拥有128个数值并归一化为单位长度向量.

locs: 是K-by-4 矩阵, 其中的每一行具有四个数值，表示关键点位置信息 (在图像中的行坐标，列坐标（row, column) ，注意，一般图像的左上角为坐标原点）, 尺度scale，高斯尺度空间的参数，其中该参数也决定了frame(结构）确定的图像disk的大小, 最后一个参数是方向orientation). 方向参数的范围是[-PI, PI] 单位为弧度.

appendimages.m: 该函数创建一个新的图像分别包含两个匹配的图像和他们之间

的匹配对的连接直线. (3) 实际案例执行结果：

程序代码使用matlab和c混合编程。用matlab打开文件中的sift_match.m文件，并执行。如下图所示：

5. SIFT算法提取特征点，怎样得到正确的特征点空间坐标，网上实现的程序里loc(i,1),loc(i,2)说是特征点的坐标

为了更加准确，大卫劳氏推荐用了subpixel也就是子像素坐标，
但是这里的话你直接取整形就是了。
有warning能通了不就行了？

6. sift算法是怎么么实现尺度不变的

关键字：高斯尺度金字塔

打个比方，人近视眼就是一个高斯blur，blur的越大说明尺度越大。
SIFT通过不同sigma的高斯blur参数，模拟出了不同尺度的特征。
然后用DOG图像求的关键点。

看论文吧，一两句说不清楚。

7. 怎么样用matlab实现sift算法

http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/
原作者个人主页上给出了代码。
http://www.vlfeat.org/~vedaldi/assets/sift/versions/
另一个实现方法

8. 你好，我最近在看sift算法，好多不懂的，你做的怎么样了，求助啊！！！

卡壳了，思路稍微有点懂了，然后想去看程序代码，结果崩溃了，暂时搁浅了，等开学和同学一起再研究了，

9. SIFT算法的输入是什么

输入时图片，根据图片计算特征点