图像配准技术是怎么实现图像的特征匹配的

SIFT图像处理代码，必须和三个文件一起下载使用：基于SIFT特征的图像配准（Matlab源代码）、基于SIFT特征的图像配准（仿真）

SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善  。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。

图像特征特点及常用的特征提取与匹法

常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。

一

颜色特征

（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。

（二）常用的特征提取与匹法

（1）

颜色直方图

其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。

最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。

颜色直方图特征匹法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。

（2）

颜色集

颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从

RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如

HSV

空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系。

1、首先PatInspect工具根据训练图像和输入图像获取匹配图像。

2、其次对匹配图像执行归一化 *** 作,生成原始差异图像。

3、最后即可完成visionpro瑕疵检测批量训练。

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