********3.Key.Net关键点检测网络Key.Net网络结构，结合手工设计的滤波器核可学习滤波器（2）多尺度金字塔我们将体系结构设计为对小尺度变化具有鲁棒性，而无需计算多个前向特征。如图3-7所示，该网络包括输入图像的三个比例级别，这些级别的图像模糊和降采样了1.2倍。将由手工过滤器生成的所有特征图连接起来，以馈每个比例级别中的学习过滤器堆栈。所有这三个流均具有权重，因此相同类型的锚点来自不同的级别，并形成最终关键点的候选集。然后将所有比例级别的特征图上采样，连接并馈入最后的卷积滤波器，以获取最终的特征响应图。目录图像配准图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点。具体地说，对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，从而达到信息融合的目的。（a）参考图像（b）待配准图像（c）图像配准结果图像配准特征提取从参考图像和待配准图像中提取特征点，常用的特征点包括角点、边缘点或尺度不变特征点（SIFT、SURF等）参考图像待配准图像特征点检测特征提取特征匹配变换估计图像变换图像融合基本原理图像配准输入图像……关键点检测裁取图像块特征提取……参数估计与图像变换特征匹配关键点检测：从图像中检测出具有显著特征的关键点，用于描述图像的局部结构和特征。特征提取：对于每个关键点，提取出描述其局部特征的向量或描述子，以便后续的特征匹配过程使用。特征匹配：通过对比图像中的关键点特征描述子，将两幅图像中相对应的关键点进行匹配，以建立它们之间的对应关系。参数估计与图像变换：根据匹配的关键点对，估计出图像之间的变换参数，并将其中一个图像进行适当的几何变换，以实现两幅图像的对齐。基于关键点特征的图像配准图像配准基于关键点特征的图像配准可见光图像连线图SAR图像棋盘图配准图图像配准基于关键点特征的图像配准这些随机选出的匹配点对是正确的，具有较高的定位精度，棋盘格图像中的交汇点是光滑的，基本上没有任何错位现象。目录目录总结本章介绍了图像点的特征表示。图像特征点是计算机视觉领域的核心概念之一,涉及图像中稳定且具有代表性的特征点的提取和描述。在此基础上，介绍了主流的特征点检测算法包括Harris角点检测、SIFT、SURF等,适用于不同的应用场景。基于深度学习的HardNet特征学习算法以及结合手工特征和深度特征的Key.Net算法为读者提供了最新的研究视野。这些特征点匹配算法为图像中重要区域的快速定位奠定了基础。图像点特征在计算机视觉中有着广泛的应用，总的来说,图像点特征是计算机视觉领域不可或缺的基础知识,掌握好这一概念和相关技术对于后续的视觉任务至关重要**********************计算机视觉战略性新兴领域“十四五”高等教育系列教材目录图像的点特征表示目录图像分割在图像处理和计算机视觉领域中，角点（也称做关键点）是指图像中两条边缘的交汇点，这些点通常表现出与周围背景有显著差异的特征。角点的主要特性是局部区域内像素的梯度方向发生显著变化，这种变化意味着无论图像如何旋转或视角如何变化，角点都是容易识别的。Hpatches数据集中图像关键点示例定义目录1.Harris角点检测人眼对角点的识别是通过一个局部的窗口滑动而观察到的，主要可以分成三种情况：在各个方向上滑动窗口，窗口内区域灰度值较大变化，则认为窗口内遇到角点。（图a）在各个方向上滑动窗口，窗口内区域灰度值未发生变化，则认为窗口内无角点。（图b）在某个方向上滑动窗口，窗口内区域灰度值较大变化，但在另一些方向上灰度值未发生变化，则认为窗口内图像可能是直线段。（图c）Harris角点检测算法步骤Harris角点检测步骤主要包含以下三步：（1）统计局部窗口内灰度变化Harris角点检测算法步骤（2）计算角点响应函数（3）角点判定2.SIFT特征点检测在图像处理和计算机视觉领域，特征点检测和描述是识别、匹配和跟踪对象的关键步骤。尺度不变特征变换（Scale-InvariantFeatureTransform，简称SIFT）是由DavidLowe在1999年提出的一种算法，旨在从图像中提取具有尺度不变性的特征点，并对光照变化、噪声以及视角改变具有强大的鲁棒性。SIFT特征广泛应用于图像匹配、机器人导航、三维模型构建、手势识别等领域。（1）SIFT特征点检测核心概念SIFT特征点检测通过在特征