1 简介
SIFT( 尺度不变特征变换) 算法与 Harris 角点检测算法作为两种经典的图像特征点提取算法，在不同的图像处理中，两者体现出的图像特征点提取性能也不同。因此，如何选取合适的评价指标使两种算法在不同类型图像下提取特征点更高效，将对后续的研究与图像分析工作有重要意义。文中利用常用的折线特征主导的图像与光滑曲线特征主导的图像进行实验，并提出了一种指标评价法，即从特征点有效性、计算时效性、特征点相似不变性三方面，分别对 SIFT 和 Harris算法在提取特征点上的有效性进行定量分析。实验结果表明。在保证特征点有效性、计算时效性以及特征点相似不变性一致的情况下，在折线特征主导的图像处理中，Harris 角点检测算法与 SIFT 算法相比，图像特征点的提取更高效; 而在光滑曲线特征主导的图像处理中，由于无法检测到足够数量的特征点，Harris 角点检测算法与 SIFT 算法相比，图像特征点的提取性能相对较低。
2 部分代码
function nim = vgg_warp_H(im, H, interp_mode, bbox_mode, verbose)
% function nim = vgg_warp_H(im, H, interp_mode, bbox_mode);
%
% Image warping under plane homography.
%
% NEWIMAGE = VGG_WARP_H(IMAGE,HOMOGRAPHY) returns an interpolated warp of
% IMAGE under HOMOGRAPHY. RGB or intensity images are supported, image
% can be uint8 or double. NEWIMAGE is the same type as IMAGE.
%
% NI = VGG_WARP_H(I,H, INTERP) changes the interpolation type ('nearest',
% 'linear' or 'cubic' as in INTERP2).
%
% NI = VGG_WARP_H(I,H, INTERP, BBOX) passes a new bounding box for the
% output image. It can be one of:
% 'fit' Bounding box of transformed image corners [default]
% 'img' Same size as input image
% [X1, X2, Y1, Y2] User-specified.
%
% NI = VGG_WARP_H(I,H, INTERP, BBOX, verbose) prints out things if verbose==1.
%
% See also INTERP2
% Author: David Liebovitz, Oxford RRG, dl@robots.ox.ac.uk
% Date: Nov 1, 1999
% simplified by T.Werner 2002
[m,n,l] = size(im);
% Make output image be the same class as input image
switch class(im)
case 'double', nim = double([]);
case 'uint8', nim = uint8([]);
end
if nargin<5
verbose = 0;
end
% Assign default args
if nargin < 3
interp_mode = 'linear';
end
if nargin < 4
bbox_mode = 'img';
end
% Construct bb from bbox_mode
if isstr(bbox_mode)
switch bbox_mode
case 'fit'
% Make bbox big enough to contain H * image_bbox
y = H*[[1;1;1], [1;m;1], [n;m;1] [n;1;1]];
y(1,:) = y(1,:)./y(3,:);
y(2,:) = y(2,:)./y(3,:);
bb = [
ceil(min(y(1,:)));
ceil(max(y(1,:)));
ceil(min(y(2,:)));
ceil(max(y(2,:)));
];
case 'img'
% Make bbox same size as image
bb = [1 n 1 m];
otherwise
error('bbox_mode should be fit/img ');
end
else % It's a matrix: bbox_mode IS the bbox
if size(bbox_mode) ~= [1 4]
error('bbox should be fit/img/[xmin xmax ymin ymax]')
end
bb = bbox_mode;
if (bb(2) <= bb(1)) | (bb(4) <= bb(3))
error('bbox should be [xmin xmax ymin ymax]')
end
end
bb_xmin = bb(1);
bb_xmax = bb(2);
bb_ymin = bb(3);
bb_ymax = bb(4);
[U,V] = meshgrid(bb_xmin:bb_xmax,bb_ymin:bb_ymax);
[nrows, ncols] = size(U);
Hi = inv(H);
if 1
% A Bit faster
u = U(:);
v = V(:);
x1 = Hi(1,1) * u + Hi(1,2) * v + Hi(1,3);
y1 = Hi(2,1) * u + Hi(2,2) * v + Hi(2,3);
w1 = 1./(Hi(3,1) * u + Hi(3,2) * v + Hi(3,3));
U(:) = x1 .* w1;
V(:) = y1 .* w1;
end
% do linear interpolation
if 1
if l == 3
nim(nrows, ncols, 3) = 1;
locprintf(verbose, 2, '[R ');
nim(:,:,1) = interp2(im(:,:,1),U,V,interp_mode);
locprintf(verbose, 2, 'G ');
nim(:,:,2) = interp2(im(:,:,2),U,V,interp_mode);
locprintf(verbose, 2, 'B] ');
nim(:,:,3) = interp2(im(:,:,3),U,V,interp_mode);
else
nim(nrows, ncols) = 1;
nim(:,:) = interp2(im(:,:),U,V,interp_mode,10);
end
end
return
%%%%%%%%%
function locprintf(verbose,min_verb,varargin)
if verbose >= min_verb
fprintf(varargin{:});
end
return
3 仿真结果
4 参考文献
[1]许佳佳, 张叶, 张赫. 基于改进Harris-SIFT算子的快速图像配准算法[J]. 电子测量与仪器学报, 2015, 29(1):7.
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。
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