图像特征检测（Image Feature Detection）（一）

图像特征检测（Image Feature Detection）（一）2011-05-06 博客园王先荣前言

图像特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。本文主要探讨如何提取图像中的“角点”这一特征，及其相关的内容。而诸如直方图、边缘、区域等内容在前文中有所提及，请查看相关文章。OpenCv（EmguCv）中实现了多种角点特征的提取方法，包括：Harris角点、 ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角点、Star关键点、FAST关键点、Lepetit关键点等等，本文将逐一介绍如何检测这些角点。在此之前将会先介绍跟角点检测密切相关的一些变换，包括Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny算子、霍夫变换。另外，还会介绍一种广泛使用而 OpenCv中并未实现的SIFT角点检测，以及最近在OpenCv中实现的MSER区域检测。所要讲述的内容会很多，我这里尽量写一些需要注意的地方及实现代码，而参考手册及书本中有的内容将一笔带过或者不会提及。

Sobel算子

Sobel算子用多项式计算来拟合导数计算，可以用OpenCv中的cvSobel函数或者EmguCv中的 Image<TColor,TDepth>.Sobel方法来进行计算。需要注意的是，xorder和yorder 中必须且只能有一个为非零值，即只能计算x方向或者y反向的导数；如果将方形滤波器的宽度设置为特殊值CV_SCHARR（-1），将使用Scharr滤波器代替Sobel滤波器。

使用Sobel滤波器的示例代码如下：

Sobel算子

private string SobelFeatureDetect（）
         {
             //获取参数
             int xOrder = int.Parse（（string） cmbSobelXOrder.SelectedItem）;
             int yOrder = int.Parse（（string） cmbSobelYOrder.SelectedItem）;
             int apertureSize = int.Parse（（string） cmbSobelApertureSize.SelectedItem）;
             if （（xOrder == 0 && yOrder == 0） ||  （xOrder ！= 0 && yOrder ！= 0））
                 return "Sobel算子，参数错误：xOrder和yOrder 中必须且只能有一个非零。
";
             //计算
             Stopwatch sw = new Stopwatch（）;
             sw.Start（）;
             Image<Gray, Single> imageDest =  imageSourceGrayscale.Sobel（xOrder, yOrder, apertureSize）;
             sw.Stop（）;
             //显示
             pbResult.Image = imageDest.Bitmap;
             //释放资源
             imageDest.Dispose（）;
             //返回
             return string.Format（"·Sobel算子，用时{0:F05}毫秒， 参数（x方向求导阶数：{1}，y方向求导阶数：{2}，方形滤波器宽度：{3}）
",  sw.Elapsed.TotalMilliseconds, xOrder, yOrder, apertureSize）;
         }