【本学期选修国科大高伟老师的计算机视觉课程，本人方向也是cv，因此想通过博客方式记录课程中比较重要的点，巩固并且进行一些扩展学习】

【本章节内容针对图像特征进行讲解】

瞳孔通过接收图像反射的光投射到视网膜上，神经元再将这种刺激传递给大脑，大脑做出反应，辨别出图像的类型。那么大脑是通过什么特征来辨别图像的呢?

边缘和轮廓是两个必不可失的研究方向

因此如果能对边缘和关键点可靠提取的话，很多视觉问题就基本上得到了解决！
而图像边缘的产生源于物体的边界、表面方向的改变、不同的颜色、光照明暗的变化。

接下来我们将根据边缘定义、提取边缘意义和方法进行介绍。

1.边缘定义：

1.1  “边缘是图像中亮度突然变化的区域。”
1.2  “图像灰度构成的曲面上的陡峭区域。”
1.3  “像素灰度存在阶跃变化或屋脊状变化的像素的集合。”

2.提取边缘的意义

  边缘是最基本的图像特征之一：
  可以表达物体的特征、边缘特征对于图像的变化不敏感 、几何变化，灰度变化，光照方向变化 、可以为物体检测提供有用的信息、是一种典型的图像预处理过程

3.如何提取边缘

灰度图象边缘提取思路：
抑制噪声（低通滤波、平滑、去噪、模糊） 边缘特征增强（高通滤波、锐化） 边缘定位

拿下图黑到白为例子，我们以及通过灰度值1-0中变化最快的，也就是一阶导数极大值或者二阶导数过零点来判断边缘。

这边介绍一下比较重要的拉普拉斯算子：

拉普拉斯算子的数值近似   3*3卷积模版，也就是锐化效果，加剧边缘对比。

Laplacian of Gaussian (LoG)

首先用Gauss函数对图像进行平滑，抑制噪声 ，然后对经过平滑的图像使用Laplacian算子，利用卷积的性质LoG算子等效于： Gaussian平滑 + Laplacian 二阶微分。

接下来我将介绍一个边缘的检测器

Canny边缘检测器

非极大值抑制：：由梯度幅值图像M(x,y)，仅保留极大值。

双阈值提取：使用大的阈值，得到： 少量的边缘点 、许多空隙

使用小的阈值，得到： 大量的边缘点 、大量的错误检测

最后我们将介绍两种角点检测算法

Harris角点

基本思想：从图像局部的小窗口观察图像特征
角点定义： 窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化

 数学表达：

对每一个窗口计算得到一个分数R，根据R的大小来判定窗口内 是否存在harris特征角。
定义：角点响应函数

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