《圖像局部不變性特征與描述》是2010年國(guó)防工業(yè)出版社出版的圖書，作者是王永明、王貴錦。

　　本書是按照概念-理論-方法-實(shí)例思路來(lái)依次組織的。第l章介紹有關(guān)局部不變性的歷史沿革和基本概念，第2章介紹有關(guān)局部不變性的尺度空間理論基礎(chǔ)，第3章至第7章詳細(xì)給出了局部不變性特征的實(shí)現(xiàn)方法，第8章評(píng)價(jià)了各種局部不變性方法并給出了若干應(yīng)庸實(shí)例。

　　圖像局部不變性特征是近10年來(lái)圖像處理、模式識(shí)別等領(lǐng)域里的一個(gè)研究熱點(diǎn)。很長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)，人們一直期望機(jī)器能像人一樣智能地辨識(shí)周圍世界的事物，但人們這種期望似乎總是一次次的變成了失望。在20世紀(jì)的70年代末80年代初，由于計(jì)算機(jī)的發(fā)明和處理能力的提高，在全球范圍內(nèi)興起了人工智能的研究熱潮，但不到10年時(shí)間，就有人斷言人工智能這門學(xué)科已經(jīng)是日薄西山。到20世紀(jì)的90年代初，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的研究也幾乎達(dá)到了狂熱的程度，但又是不到10年的時(shí)間，人們終于認(rèn)識(shí)到過(guò)去人工智能不能解決的問(wèn)題，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)同樣不能解決。或許是當(dāng)年馮·諾伊曼發(fā)明的計(jì)算機(jī)存在嚴(yán)重的缺陷，或許是生物的智能和思維過(guò)程實(shí)在是太復(fù)雜。人類讓機(jī)器模仿人類自己本來(lái)就是一個(gè)悖論問(wèn)題，要不然，機(jī)器不就是真要統(tǒng)治人類了？一方面，現(xiàn)實(shí)的需求是那樣的強(qiáng)烈，人們有太多的事情需要機(jī)器可以智能地去處理，而另一方面，智能研究的進(jìn)展又是那樣的遲緩，需求者的抱怨總是此起彼伏。

　　第1章 引言……………………1

　　1.1 局部特征發(fā)展歷程……………………1

　　1.2 常用術(shù)語(yǔ)……………………2

　　1.3 局部特征性質(zhì)……………………4

　　1.4 局部特征應(yīng)用……………………5

　　1.5 局部特征配準(zhǔn)流程和本書的結(jié)構(gòu)……………………7

　　參考文獻(xiàn)……………………9

　　第2章 圖像尺度空間理論……………………11

　　2.1 金字塔多分辨率……………………11

　　2.2 高斯尺度空間及性質(zhì)……………………13

　　2.2.1 多尺度和多分辨率……………………18

　　2.2.2 尺度空間和生物視覺(jué)……………………18

　　2.3 自動(dòng)尺度選擇……………………18

　　2.3.1 尺度選擇思路……………………20

　　2.3.2 尺度選擇準(zhǔn)則……………………21

　　2.4 斑點(diǎn)（Blob）檢測(cè)……………………23

　　2.4.1 一維信號(hào)斑點(diǎn)檢測(cè)……………………23

　　2.4.2 LoG檢測(cè)……………………27

　　2.4.3 DoH檢測(cè)……………………30

　　2.5 邊緣（Edge）檢測(cè)……………………32

　　2.6 角點(diǎn)（Corner）檢測(cè)……………………37

　　2.6.1 角點(diǎn)定位算法……………………39

　　2.6.2 角點(diǎn)檢測(cè)效果……………………40

　　參考文獻(xiàn)……………………42

　　第3章 點(diǎn)與邊緣檢測(cè)……………………45

　　3.1 Harris角點(diǎn)……………………46

　　3.2 尺度不變性Harris角點(diǎn)……………………52

　　3.2.1 Harris尺度不變性問(wèn)題……………………52

　　3.2.2 多尺度二階矩……………………53

　　3.2.3 多尺度Harris角點(diǎn)……………………54

　　3.2.4 多尺度Harris角點(diǎn)精化……………………56

　　3.3 仿射不變性Harris角點(diǎn)……………………57

　　3.3.1 初始定位：AffineGaussianScale-Space ……………………58

　　3.3.2 仿射不變性角點(diǎn)檢測(cè)……………………61

　　3.4 SUSAN檢測(cè)算子……………………65

　　3.5 邊緣檢測(cè)……………………69

　　3.5.1 一階微分邊緣算子……………………69

　　3.5.2 二階微分邊緣算子……………………71

　　3.5.3 Canny邊緣檢測(cè)算子……………………73

　　參考文獻(xiàn)……………………77

　　第4章 高效斑點(diǎn)檢測(cè)方法……………………79

　　4.1 SIFT算法……………………79

　　4.1.1 DoG尺度空間生成……………………79

　　4.1.2 特征點(diǎn)搜索……………………81

　　4.1.3 點(diǎn)的搜索與定位……………………84

　　4.1.4 刪除邊緣效應(yīng)……………………87

　　4.2 SURF算法……………………89

　　4.2.1 積分圖像……………………90

　　4.2.2 DoH近似……………………91

　　4.2.3 尺度空間表示……………………94

　　參考文獻(xiàn)……………………100

　　第5章 區(qū)域檢測(cè)方法……………………102

　　5.1 最大穩(wěn)定極值區(qū)域……………………103

　　5.1.1 MSERs基本概念與定義……………………103

　　5.1.2 MSERs檢測(cè)……………………106

　　5.1.3 MSERs區(qū)域擬合……………………112

　　5.1.4 MSERs區(qū)域歸一化……………………115

　　5.2 基于邊緣區(qū)域……………………118

　　5.2.1 曲線邊緣……………………118

　　5.2.2 直線邊緣……………………120

　　5.3 基于密度極值區(qū)域……………………121

　　5.4 顯著性區(qū)域……………………123

　　5.4.1 區(qū)域信息熵……………………123

　　5.4.2 圓形顯著性區(qū)域……………………125

　　5.4.3 非對(duì)稱顯著性區(qū)域……………………126

　　參考文獻(xiàn)……………………127

　　第6章 圖像局部特征描述……………………129

　　6.1 SIFT特征描述子……………………130

　　6.1.1 特征點(diǎn)方向分配……………………130

　　6.1.2 特征點(diǎn)特征矢量生成……………………133

　　6.2 SURF特征描述子……………………135

　　6.2.1 特征點(diǎn)方向分配……………………135

　　6.2.2 特征點(diǎn)特征矢量生成……………………137

　　6.3 其他特征描述子……………………142

　　6.3.1 PCA SIFT ……………………142

　　6.3.2 GLOH ……………………143

　　6.3.3 旋轉(zhuǎn)圖像……………………144

　　6.3.4 微分濾波器……………………146

　　參考文獻(xiàn)……………………148

　　第7章 圖像特征點(diǎn)匹配……………………150

　　7.1 Kd 樹(shù)算法……………………151

　　7.1.1 構(gòu)建算法……………………152

　　7.1.2 最近鄰查詢算法……………………154

　　7.1.3 改進(jìn)Kd 樹(shù)最近鄰查詢……………………158

　　7.1.4 Kd 樹(shù)和Spill 樹(shù)……………………160

　　7.1.5 Kd 樹(shù)與窮盡搜索比較……………………161

　　7.2 匹配對(duì)提純……………………162

　　7.2.1 比值提純法……………………162

　　7.2.2 一致性提純法……………………163

　　參考文獻(xiàn)……………………167

　　第8章 評(píng)估和應(yīng)用……………………169

　　8.1 斑點(diǎn)檢測(cè)算子比較……………………169

　　8.1.1 圖像數(shù)據(jù)……………………169

　　8.1.2 尺度縮放比較……………………171

　　8.1.3 視角變換比較……………………171

　　8.1.4 光照變化比較……………………172

　　8.1.5 圖像模糊……………………172

　　8.2 區(qū)域檢測(cè)算子比較……………………173

　　8.2.1 區(qū)域仿射不變算子的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則……………………173

　　8.2.2 尺度縮放+旋轉(zhuǎn)……………………174

　　8.2.3 視角變換……………………176

　　8.2.4 光照變化……………………177

　　8.2.5 圖像模糊……………………177

　　8.3 局部特征的應(yīng)用……………………179

　　8.3.1 數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量……………………179

　　8.3.2 正射影像更新……………………182

　　8.3.3 視頻圖像拼接……………………186

　　8.3.4 目標(biāo)跟蹤……………………190

　　8.3.5 目標(biāo)識(shí)別……………………195

　　參考文獻(xiàn)……………………197

　　索引……………………199?