计算机视觉与深度学习 ｜ 图像特征点提取算法及匹配算法综述

图像特征点提取算法及匹配算法综述

1. 引言

• 图像特征点提取与匹配是计算机视觉领域的核心技术，广泛应用于三维重建、机器人导航、目标跟踪、图像拼接等领域。其核心任务是通过检测图像中的关键点（如角点、边缘点等），生成具有鲁棒性的特征描述符，并在不同图像间建立准确的对应关系。本文将从算法原理、数学公式、代码实现等角度，系统综述经典与现代特征点提取与匹配算法，并探讨其发展趋势。

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2. 基本原理

特征点提取与匹配包含三个核心步骤：特征点检测、特征描述符生成和特征点匹配。

1. 特征点检测
   通过检测图像中具有显著性的局部结构（如角点、斑块等），常用的检测方法包括基于梯度的方法（如SIFT、SURF）和基于二进制的快速方法（如FAST、ORB）。

2. 特征描述符生成
   对检测到的特征点周围区域进行数学建模，生成具有旋转、尺度、光照不变性的描述符向量。例如，SIFT通过梯度方向直方图生成128维向量。

3. 特征点匹配
   通过