图像配准，特征点提取与匹配
图像配准是一种通过计算两幅影像中相似部分的位置关系来实现影像叠加的技术，在SLAM（同时定位与地图生成）中具有广泛应用。核心内容包括特征点检测与描述以及基于不同算法的配准流程：
特征点检测：包括SIFT（基于灰度变化和方向信息）、SURF（利用Hessian矩阵构造高斯金字塔）、ORB（FAST结合BRIEF）等方法。
特征描述与匹配：SIFT提供稳定的旋转和尺度不变性；SURF通过分块统计提高鲁棒性；ORB则以高速度实现高效匹配。
配准流程：
- 特征提取：从两幅图像中提取关键点并计算描述子；
- 特征匹配：通过距离度量找到对应特征点对；
- 坐标变换：利用匹配点对求解坐标变换参数；
- 配准完成：通过参数调整实现图像叠加。
应用：在SLAM中注重实时性和性能平衡，在保证质量的同时追求快速运算能力。
该方法结合深度学习技术进一步提升鲁棒性和效率，在大规模场景中表现出色。
图像配准
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目录
一、图像配准综述
二、图像匹配相关的算法及其应用
SIFT: 基于尺度不变特征变换法（SIFT）是一种经典的二维平面目标定位方法，在目标定位领域具有重要地位
SURF: 基于速度梯度响应函数（SURF）是一种高效鲁棒的二维目标检测与定位方法
ORB: 基于最简特征（ORB）是一种实时有效的目标检测与定位方法
暴力匹配: 基于暴力匹配的方法是一种直观但效率较低的特征点配准策略
FLANN: 快速近邻搜索树（FLANN）方法是一种高效的高维空间近邻搜索技术
深度学习技术中的超级点网络（superpoint）
三、各算法的具体对比分析
四、图像配准技术在SLAM系统中的实际应用
图像配准概述
匹配是指识别两幅影像中相似细节的过程（依据特征点或灰度信息），以实现与目标图像的相似匹配。
配准是通过多源数据融合实现不同时间、多设备或环境因素影响下的图像对齐与叠加的技术过程。
特征点
关键点 ：在图像中占据重要地位的部分
重复性方面：同一类型的区域在多幅图像中都能识别出来。
区分度方面：各具特色的区域则表现出独特的视觉特性。
效率指标方面：在一个图像中所提取的关键点数量通常远低于其像素总数。
局部性原则指出，在处理过程中我们只关注有限范围内的特征
特征点信息 ：
位置、大小、方向、评分等------关键点
特征点周围图像的信息------描述子
特征描述应该在光照、视角发生少量变化时仍能保持一致
基于特征点配准的优缺点
首先，在待配准图像中提取出丰富的点、线以及边缘等几何特性数据，在既能有效降低整体运算开销的同时也能保证对灰度变化具有较强的抗噪能力。
其次，在这一过程中仅利用了待配准图像的一小部分几何特性数据作为基础支撑条件，
因而这种算法对于特征提取与特征匹配的精确度和准确性要求极高，
对于任何微小的输入偏差都极为敏感。
最后，
由于每个特徵點所包含的信息相对较少，
仅能反映其在图像中的位置坐标信息，
因此在两幅图中寻找相互对应的特徵點便成为了整个算法的关键环节。
基于特征图像的配准流程
第一步是通过特征识别从两幅图像中获取特征点。
接着利用相似度计算筛选出匹配程度较高的特征点对。
随后根据这些匹配的特征点对推导出图像的空间坐标变换参数。
最后主要依据坐标变换参数完成整个配准过程。
高斯金字塔与尺度空间
高斯型核是具有独特性的线性内核，在应用中不会产生额外的模糊效应。
通过依次进行下采样操作并配合高斯平滑处理的方式实现图像细节的精细提取。
采用逐步提升和降低分辨率的方法来实现上采样与下采样的结合。
在构建尺度空间时使用(O,S)作为基本单元：其中O—Octave表示分解层次；S—Layer代表分解层级；(o,s)参数组合则精确地定位到高斯金字塔中的某一层次δ位置。
其中δ为尺度大小，k的几次幂为每个八度（octave）的第几个模糊层
尺度空间图例
差分高斯金字塔
同一个八度的相邻两模糊层做差得到差分高斯金字塔
特征点检测与描述------SIFT
在不同尺度空间中定位特征点，并对其尺寸、方向及其尺度特性进行分析。随后通过上述参数构建特征描述符。
具体步骤如下：
■ 1. 基于高斯差分金字塔构建多尺度空间框架
■ 2. 通过高斯金字塔寻找多尺度下的极值 Interest Points
■ 3. 采用曲面拟合方法精确定位 Interest Points
■ 4. 根据图像梯度确定 Interest Points 的指向
■ 5. 通过提取 Interest Points 的位置参数以及局部梯度向量生成描述符
■ 6. 最后完成 Interest Points 的配准过程
优缺点
■ 1. 该方法在旋转、尺度缩放和亮度变化方面具有不变性，在视角变化和噪声等方面具有一定的稳定性；
■ 2. 具有独特的独特性质且信息含量高，在海量特征数据中能实现快速准确的特征匹配；
■ 3. 拥有大量特性，并且即使仅用少数几个物体也能生成大量SIFT特征向量；
■ 4. 具备良好的可扩展性，在与其他类型特征向量结合方面非常便捷。
SIFT结合FLANN
特征点检测–SURF
■ 1. 使用Hessian矩阵生成高斯尺度空间金字塔
（经过高斯滤波后进行矩阵运算构建金字塔）
■ 2. 应用非极值抑制算法初步筛选候选特征点
■ 3. 精确定位稳定关键点（将连续的空间域转换为离散的空间表示）
■ 4. 基于特征点邻域的Haar小波特征统计来确定主方向
■ 5. 关键点多分辨率描述维度为16×4=64
■ 6. 基于关键点多分辨率匹配
根据Lowe的研究表明，在图像特征提取方法中
SURF是分成16块，每块统计25个点4个方向的小波特征，所以为16*4=64维
SIFT算法采用固定大小的Gaussian kernel，并对图像进行调整以适应不同尺寸；而SURF则保持相同尺寸的前提下灵活更换Gaussian kernel。因此，在处理多尺度特征时,SURF能够通过同一尺寸的图像并行处理多个不同的Gaussian kernel
特征检测–SURF效果图
特征描述与匹配------SURF效果图
在上述图片中发现有误匹配的情况后，则可以通过结合LM和RANSAC两种方法分别处理：其中LM用于实现定位精度的提升和数据优化；而通过RANSAC方法则能够更加精准地定位并剔除掉不可靠的数据。
特征检测------ORB
ORB特征
关键点：oriented FAST
描述： BRIEF
FAST : 具有显著灰度变化特征的一组 N 个相邻像素
当某一像素与其周边区域中的大量其他像素之间亮度变化显著时，则该像素很可能构成图像中的一个角点
例如，在随后的部分中将详细阐述基于 FAST-10 算法（即连续十一个区域亮度变化超过设定阈值）的具体实现过程
算法步骤：
上图所示，
1.一个以像素p为中心，半径为3的圆上，有16个像素点（p1、p2、…、p16）。
- 设定一个阈值参数用于图像处理任务。测量中心像素与其他八个相邻像素（如p1、p9、p5、p13）之间的差异绝对值。当其中至少三个像素差异超过设定的阈值时，则将其标记为候选角点，并进一步用于后续分析；如果未达到该条件，则排除该区域作为可能存在的角点区域
当一个候选点p被选定时，在图像中计算其与中心点p的距离差值（即像素差异）。如果这些差异中有连续至少达到10 个数值超过预先设定的阈值，则根据FAST算法标准（即FAST-10），该点被判定为角点特征。如果不满足这一条件，则该候选点不可能成为角点。
对图像进行非极大值抑制的过程如下：首先计算每个候选特征点p为中心的FAST得分值V(p)，这个得分是基于该区域中心与周围16个采样点之间差异绝对值之和来定义（记作score value s）。随后，在以p为中心的一个邻域范围内（例如3×3或5×5大小），评估所有候选特征点及其对应的得分V(p)。具体而言，在该区域内对每个候选特征点p来说：
- 如果在该区域内的所有候选特征点中p具有最高的响应度，则保留该特征点；
- 如果存在其他候选特征点q其响应度高于p，则对p实施抑制处理。
特别地，在这种情况下：
- 当邻域内只有一个候选特征点（通常为角点）时，默认保留此唯一候选；
- 当多个候选共存时按照上述规则进行筛选。
FAST算法实现起来简单，尤其是以速度快著称。
oriented Fast ：在FAST基础上计算旋转
Brief(binary robust independent elementary features)描述子: 通过随机采样获取多个点对，在每个特征点附近进行操作；随后将这些选中的像素提取其灰度值并生成一个二进制序列作为该特征点的描述子；最后采用汉明距离来计算其间的相似性或差异程度。
速度快，但是不具备旋转不变性和尺度不变性，对噪声敏感
特征检测–ORB
图像匹配------暴力匹配和FLANN匹配器
图像匹配技术：基于描述子之间的差异度识别同一对应点；
全连接检测方法：计算图A中每一个特征点与图B中所有特征点之间的距离；
加速机制：基于快速最近邻算法（FLANN）实现效率提升。
对大数据集和高维特征进行最近邻搜索的算法的集合，如k近邻算法等
暴力匹配
FLANN特征点匹配
采用基于快速近邻的方法来寻找特征点配对，在速度上表现出色，并且在图中成功识别出22组特征点配对。
SURF和ORB的对比
该方法（基于 SURF）完成时间为 0.6938 秒，在结合 RANSAC 算法以及 LM算法优化的技术支持下，能够提取 243 对有效特征点
ORB：用时0.1184s，用RANSAC算法和LM算法优化筛选出的匹配点对为80对
如文献所述，在相关研究工作中指出，在速度方面有显著提升的算法之一是ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF），它相比SURF（Speeded Up Robust Features）在速度上提升了数量级。同样地，在算法性能排序中位于第二位的是SURF算法，在其基础上进一步提升了速度表现的是SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）。
Self-supervised feature point detection and description (基于深度学习)
■ 描述符拥有优秀特性，在定位环境下能够对季节变化和环境光照表现出更高的抗干扰能力
■ 尽管当前深度学习在SLAM领域仍面临几何计算与位姿估计方面的挑战，但在特征点追踪与匹配技术上表现卓越
SLAM中的图像配准
实时性必须强，速度必须要快，可以在质量和速度之间折中
■ SIFT,SURF等特征提取方法具备良好的并行特性，在借助GPU等计算设备进行运算时能够显著提升效率，在经过加速处理后的SIFT方法能够满足实时性需求。
■ 在当前SLAM方案中存在多个解决方案可供选择，在综合权衡质量和性能方面表现突出。
■ ORB算法经平移、旋转及缩放变换后仍能保持较好的性能水平。
■ FAST与BRIEF相结合展现出极高的效率。
■ 在匹配过程中采用快速近似 nearest-neighbor搜索技术以实现高效匹配。