基于BP神经网络的自整定PID控制仿真

关于协同过滤 推荐系统的介绍，制作为PPT 原创开题报告

matlab实现0-9的数字识别，核心算法是BP神经网络

实现一个能够演示解决货郎担问题的小软件。要求用3种不同方法解决同一个问题，软件能够产生或者载入不同的路径矩阵，路径矩阵数据保存在硬盘文件中。城市节点数目从5、10、20、40做不同变化，观察不同节点数目下，算法运行效率和运行结果的变化趋势。软件应该给出每一个搜索步骤，最后标示出完整的解路径，并指明是否为最优解。

LabVIEW2011程序设计与案例解析 【代码目录】 └─LabVIEW2011程序设计与案例解析    ├─第10章多线程技术    │  ├─10.4生产者与消费者    │  │  ├─例10-1    │  │  │  │  队列与局部变量.vi    │  │  │  │      │  │  │  └─SubVI    │  │  │          Points Difference.vi    │  │  │          SimulatedSignal.vi    │  │  │          Sine Wave.vi    │  │  │              │  │  ├─例10-2    │  │  │      EVENTS.aliases    │  │  │      EVENTS.lvlps    │  │  │      EVENTS.lvproj    │  │  │      ProducerConsumerEvents.vi    │  │  │      移动目标.vi    │  │  │      箱子.ctl    │  │  │      运动控制.vi    │  │  │      运动方向.ctl    │  │  │          │  │  ├─例10-3    │  │  │      Adv of ProducerConsumerEvents.vi    │  │  │      EVENTS.aliases    │  │  │      EVENTS.lvlps    │  │  │      EVENTS.lvproj    │  │  │      移动目标.vi    │  │  │      箱子.ctl    │  │  │      运动控制.vi    │  │  │      运动方向.ctl    │  │  │          │  │  └─例10-4    │  │          QSM PC EXAMPLE.llb    │  │              │  └─10.5综合实例    │          多线程计时器.vi    │              ├─第11章数据采集与仪器控制    │  └─11.3综合实例    │          多通道数据数据采集软件（wav）.vi    │          多通道数据采集软件.vi    │              ├─第12章通信    │  ├─12.1串口通信    │  │      串口通信软件.vi    │  │          │  ├─12.2网络通信    │  │      TCP客户端.vi    │  │      TCP服务器.vi    │  │      UDP简易聊天软件.vi    │  │      复件 UDP简易聊天软件.vi    │  │          │  ├─12.3DataSocket通信    │  │  │  DS图发送.vi    │  │  │  DS图接收.vi    │  │  │      │  │  └─直接绑定    │  │          DSRead.vi    │  │          DSWrite.vi    │  │              │  └─12.5综合实例    │      │  基于串口通信的上位机控件软件.vi    │      │      │      └─子VI    │              CreatFloder.vi    │              GenCMD.vi    │              GetFileSizeInByte.vi    │              HexToDec.vi    │              Snd And Del All Files.vi    │              StrToHex.vi    │              UpLoadFiles.vi    │                  ├─第13章界面设计与美化    │  ├─13.3菜单设计    │  │      动态生成菜单.vi    │  │          │  ├─13.4子VI调用与重载    │  │  │  子VI调用示例.vi    │  │  │  滤波.vi    │  │  │      │  │  ├─利用Subpanel实现动态界面载入    │  │  │  │  动态界面载入.vi    │  │  │  │  界面重用.vi    │  │  │  │      │  │  │  └─Panels    │  │  │          FindControlByName.vi    │  │  │          子界面组件.vit    │  │  │          方波.vi    │  │  │          正弦波.vi    │  │  │          随机数.vi    │  │  │              │  │  └─多面板程序    │  │          基于按钮的多面板程序.vi    │  │          基于菜单的多面板程序.rtm    │  │          基于菜单的多面板程序.vi    │  │          方波.vi    │  │          正弦波.vi    │  │          随机数.vi    │  │              │  ├─13.5界面美化    │  │      分隔栏使用示例.vi    │  │      分隔栏显示与隐藏.vi    │  │      参数设置.vi    │  │      图片滚动条.vi    │  │      属性节点使用举例.vi    │  │      调用对话框.vi    │  │      调用节点使用举例.vi    │  │      进度条使用.vi    │  │          │  └─13.6综合实例    │          用属性节点和Tab控件控制界面显示.vi    │              ├─第14章项目管理与报表生成    │      Excel报表模板.xlt    │      Excel报表生成.vi    │      使用报表工具生成报表.vi    │      报表生成子VI.vi    │      报表生成综合实例.vi    │      简易报表生成.vi    │          ├─第15章应用程序发布    │  └─Hex2Dec    │      │  Hex2Dec.aliases    │      │  Hex2Dec.lvlps    │      │  Hex2Dec.lvproj    │      │  Hex2Dec.vi    │      │  Hex2DecDLL.vi    │      │      │      └─子VI    ├─第16章技巧与解惑    │      利用属性节点控制波形显示区域.vi    │      前面板对象保护.vi    │      子VI直接调用.vi    │      文件自动保存与编号.vi    │      文本文件连续写入.vi    │      用XY图绘制非等间隔采样图.vi    │      路径拆分与创建.vi    │          ├─第2章开始LabVIEW之旅    │      子VI调用.vi    │      综合实例-虚拟信号源.vi    │      虚拟信号源.vi    │          ├─第3章了解LabVIEW中的数据类型    │  ├─3.3数据类型之间的转换    │  │      数值至布尔数组转换.vi    │  │      数值至时间转换.vi    │  │      数字字符串操作.vi    │  │      路径字符串操作.vi    │  │          │  ├─3.4数据运算与操作    │  │      波形数据操作.vi    │  │          │  └─3.5综合实例    │          温度报警装置.vi    │              ├─第4章数据表达与显示    │  ├─4.1基本数据表达与显示    │  │      枚举型控件使用举例.vi    │  │      液罐使用.vi    │  │      液罐使用（状态显示）.vi    │  │      滑动杆使用.vi    │  │      进度条使用.vi    │  │          │  ├─4.2二维图形    │  │      一维数组数据显示.vi    │  │      不同长度曲线绘制.vi    │  │      二维数据显示.vi    │  │      分格显示曲线.vi    │  │      多曲线数据显示.vi    │  │      李萨如图形.vi    │  │      标量数据显示.vi    │  │      波形数据显示.vi    │  │      用强度图表和强度图显示二维数组.vi    │  │          │  ├─4.3三维图形    │  │      三维参数图.vi    │  │      三维曲线图形.vi    │  │      曲面与三维曲面图.vi    │  │          │  ├─4.4其它图形控件    │  │      极坐标图.vi    │  │      用最小-最大控件显示XY图.vi    │  │          │  └─4.5综合实例    │          同心圆.vi    │              ├─第5章程序结构    │  ├─5.1基本程序结构    │  │      While循环基本应用.vi    │  │      利用While循环实现前100自然数求和.vi    │  │      层叠式顺序结构.vi    │  │      平铺式顺序结构.vi    │  │      用For循环产生固定数据点数的正弦波.vi    │  │      自动索引功能.vi    │  │          │  ├─5.2特殊程序结构    │  │      定时循环应用举例.vi    │  │      条件结构基本应用.vi    │  │      计数器.vi    │  │          │  ├─5.3变量    │  │      VI-1.vi    │  │      VI-2.vi    │  │      全局变量.vi    │  │      用局部变量传递值.vi    │  │          │  └─5.4综合实例    │          等差序列求和.vi    │              ├─第6章外部程序接口与扩展    │  ├─6.2API调用    │  │      WindowsAPI调用.vi    │  │          │  ├─6.3可执行程序调用    │  │      Open Calculator.vi    │  │          │  ├─6.4ActiveX调用    │  │      Media Player ActiveX.vi    │  │      PPT ActiveX.vi    │  │      日历.vi    │  │      日历单击事件回调VI.vi    │  │          │  ├─6.5LabVIEW与MATLAB混合编程    │  │      MATLAB Script.vi    │  │          │  └─6.6综合实例    │      │  DSO25216.vi    │      │      │      ├─25216a.dll    │      │  │  25216.BIT    │      │  │  Clock.ico    │      │  │  DSO25216.VBP    │      │  │  DSO25216.VBW    │      │  │  Form1.frm    │      │  │  Form1.frx    │      │  │  frmMain.frm    │      │  │  frmMain.frx    │      │  │  GO.GIF    │      │  │  Module1.bas    │      │  │  MSSCCPRJ.SCC    │      │  │  OUT25.DLL    │      │  │  OUT25DLL.DOC    │      │  │      │      │  └─forVC.dll    │      └─子VI    │              Display.vi    │              Fout.vi    │              FreqChng.vi    │              logdisplay.vi    │              Vout.vi    │                  ├─第7章数学分析    │  ├─7.1基本数学分析    │  │      多项式n阶导数.vi    │  │      多项式求和.vi    │  │      微分.vi    │  │      指数函数.vi    │  │      正弦与反正弦.vi    │  │      求实数矩阵的秩.vi    │  │      矩阵的LU分解.vi    │  │      积分.vi    │  │      线性方程组求解.vi    │  │          │  ├─7.2数理统计与最优化问题    │  │      最优化.vi    │  │      概率统计.vi    │  │      正态分布曲线.vi    │  │      求一元函数在给定区间上的最小值.vi    │  │          │  ├─7.3曲线拟合与插值    │  │      一维插值.vi    │  │      最小二乘拟合求回归系数.vi    │  │          │  ├─7.4其它操作    │  │      三维坐标平移.vi    │  │      公式编辑器.vi    │  │      常微分方程求解.vi    │  │          │  └─7.5综合实例    │          水箱问题.vi    │              ├─第8章信号处理    │  ├─8.1信号发生器    │  │      Chirp信号.vi    │  │      公式节点.vi    │  │      基本函数发生器.vi    │  │      多频信号发生器.vi    │  │      正弦 高斯白噪声.vi    │  │      白噪声.vi    │  │      阶梯信号.vi    │  │          │  ├─8.2时域分析    │  │      基本平均值与均方差测量.vi    │  │      提取信号混合单频信息.vi    │  │      相关（周期成分检测）.vi    │  │      谐波失真.vi    │  │      过渡分析.vi    │  │      非周期信号与周期信号自相关图.vi    │  │          │  ├─8.3频域分析    │  │      单边傅立叶变换.vi    │  │      双边傅立叶变换.vi    │  │      帕斯瓦尔定理.vi    │  │      拉普拉斯变换.vi    │  │          │  ├─8.4信号调理    │  │      低通滤波器.vi    │  │      加窗后信号.vi    │  │      小幅值信号分辨.vi    │  │      带通滤波器.vi    │  │      波形对齐（单次）两个波形.vi    │  │      波形对齐（连续）N方式.vi    │  │      重采样.vi    │  │          │  ├─8.5波形监测    │  │      波峰检测.vi    │  │      边界检测.vi    │  │      过门限捕捉.vi    │  │      过门限计数.vi    │  │          │  ├─8.6逐点分析    │  │      PtByPt and Array Based Filter.vi    │  │          │  └─综合实例    │          绘制信号包络曲线.vi    │              └─第9章文件操作        ├─9.2常用文件类型与操作        │      二进制文件写入.vi        │      二进制文件读取.vi        │      文本文件写入.vi        │      文本文件读取.vi        │      电子表格文件写入.vi        │      电子表格文件读取.vi        │              ├─9.3特殊文件类型与操作        │      TDM.vi        │      TDMS文件存储.vi        │      TDMS文件读取.vi        │      XML文件.vi        │      波形文件.vi        │      测量文件.vi        │              ├─9.4其它文件类型与操作        │      WAV文件.vi        │              └─9.6综合实例                Excel_Read.vi                

实现rs232通信，基于FPGA的verilog实现，经典范例编码，随时供大家调用

卡尔曼滤波原理及应用-MATLAB仿真

详细介绍SIFT算法，opencv的SIFT源码分析，以及应用实例SIFT算法进行了改进,通过对两个相邻高斯尺度空间的图像相减,得到个DoG(高斯差分,Difference of gaussians)的响应值图像Dx,y,σ)来近似LoGD(x,y, o)=(G(x,y, ko)-G(x,y,o)O1(x,y)=L(x,y, ko)-L(x,y,a(5)其中,k为两个相邻尺度空间倍数的常数。可以证明DoG是对LoG的近似表示,并且用DoG代替LoG并不影响对图像斑点位賀的检测。而且用DoG近似LoG可以实现下列好处:第一是LoG需要使用两个方向的高斯二阶微分卷积核,而DoG直接使用晑斯卷积核,省去了卷积核生成的运算量;第二是DoG保留了个高斯尺度空间的图像,因此在生成某一空间尺度的特征时,可以直接使用公式1(或公式3)产生的尺度空间图像,而无需重新再次生成该尺度的图像:第三是DoG具有与LoG相同的性质,即稳定性好、抗干扰能力强。为了在连续的尺度下检测图像的特征点,需要建立DoG金宇塔,而DoG金宁塔的建立又离不开髙斯金字塔的建立,如下图所小,左侧为高斯金字塔,右侧为DoG金字塔:(nextoctave)Scale(firstoctave)Difference ofaussianGaussian(DOG)图1高斯金字塔和DoG金字塔高斯金字塔共分O组( Octave),每组又分S层( Layer)。组内各层图像的分辨率是相同的,即长和宽相同,但尺度逐渐增加,即越往塔顶图像越模糊。而下·组的图像是由上组图像按照隔点降采样得到的,即图像的长和宽分别减半。高斯金字塔的组数O是由输入图像的分辨牽得到的,因为要进行隔点降采样,所以在执行降釆样生成高斯金字塔时,一直到不能降采样为止,但图像太小又亳无意义,因此具体的公式为:0=| log2 min(x,y)-2」(6)其中,X和Y分别为输入图像的长和宽,L」衣示向下取整。金字塔的层数S为:(7)LoWe建议s为3。需要注意的是,除了公式7中的第一个字母是大写的S外,后面出现的都是小写的s髙斯金字塔的创建是这样的:设输入图像的尺度为0.5,由该图像得到高斯金字塔的第0组的第0层图像,它的尺度为m,我们称m为基准层尺度,再由第0层得到第1层,它的尺度为ko,第2层的尺度为k2o,以此类推。这里的k为:(8)我们以s=3为例,第0组的6(s+3=6)幅图像的尺度分别为:0,ko0,k2∞,k3o0,k∞o,k5o(9)写成更一般的公式为:d=or∈[0,,s+2](10)第0组构建完成后,再构建第1组。第1组的第0层图像是由第0组的倒数第3层图像经过隔点采样得到的。由公式10可以得到,第0组的倒数第3层图像的尺度为k∞o,k的值代入公式8,得到了该层图像的尺度正好为2∞,因此第1组的第0层图像的尺度仍然是2∞。但由于第1组图像是由第0组图像经隔点降采样得到的,因此相对于第1组图像的分辨率来说,第θ层图像的尺度为ω,即尺度为2σ是相对于输入图像的分辨率来说的,而尺度为∞是相对丁该组图像的分辨率来说的。这也就是为什么我们称0为基准层尺度的原因(它是每组图像的基准层尺度)。第1组其他层图像的生成与第0组的相同。因此可以看出,第1组各层图像的尺度相对于该组分辨率来说仍然满足公式10。这样做的好处就是编程的效率会提高,并且也保证∫高斯金字塔尺度空间的连续性。而之所以会出现这样的结果,是因为在参数选择上同吋满足公式7、公式8以及对上·组倒数第3层图像降釆样这三个条件的原因。那么第1组各层图像相对」输入图像来说,它们的尺度为:=2k00r∈[0,,S-2该公式与公式10相比较可以看出,第1组各层图像的尺度比第0组相对应层图像的尺度人了一倍。高斯金字塔的其他组的构建以此类推,不再赘述。下面给出相对于输入图像的各层图像的尺度公式:o,)=2k∞O∈[0,O-1l,r∈[0,,+2(12)其中,O表示组的坐标,r表示层的坐标,a为基准层尺度。k用公式8代入,得:2O∈[0,…0-1],r∈[0,…,s+2](13)在高斯金字塔中,第0组第∂层的图像是输入图像经髙斯模糊后的结果,模糊后的图像的高频部分必然会减少,因比为了最大程度的保留原图的信息量,LoWe建议在创建尺度空间前首先对输入图像的长宽扩展一倍,这样就形成了高斯金字塔的第-1组。设输入图像的尺度为0.5,那么相对于输入图像,分辨率护人一倍后的尺度应为1,由该图像依次进行高斯平滑处理得到第-1组的各个层的尺度图像,方法与其他组的一样。由于增加」第-1组,因此公式13重新写为(0∈[-1,0,…,0-1],r∈[0,…,s+2](14)DoG金字塔是由高斯金字塔得到的,即高斯金宁塔组内相邻两层图像相减得到DoG金字塔。如髙斯金字塔的第0组的筼0层和第1层相减得到DoG金字塔的第0组的箅0层图像,高斯金字塔的第0组的第1层和第2层相减得到υσG金字塔的第θ组的第1层图像以此类推。需要注意的是,高斯金字塔的组内相邻两层相减,而两组间的各层是不能相减的因此高斯金字塔每组有s+3层图像,而DoG金宁塔每组则有s+2层图像。极值点的搜索是在DoG金字塔内进行的,这些极值点就是候选的特征点。在搜索之前,我们需要在DoG金字塔内剔除那些像素值过小的点,因为这些像素具有较低的对比度,它们肯定不是稳定的特征点。极值点的搜索不仅需要在它所在尺度空间图像的邻域内进行,还需要在它的相邻尺度空间图像内进行,如图2所示。每个像素在它的尺度图像中一共有8个相邻点,而在它的下一个相邻尺度图像和上个相邻尺度图像还各有9个相鸰点(图2中绿色标注的像素),也就是说,该点是在3×3×3的立方体内被包围着,因此该点在DoG金字塔内一共有26个相邻点需要比较,来判断其是否为极大值或极小值。这里所说的相邻尺度图像指的是在同个组内,因此在DoG金字塔内,每一个组的第0层和最后一层各只有一个相邻尺度图像,所以在搜索极值点时无需在这两层尺度图像内进行,从而使极值点的搜索就只在每组的中间s层尺度图像内进行。搜索的过程是这样的:从每组的第1层开始,以第1层为当前层,对第1层的DoG图像中的每个点取·个3×3×3的立方体,立方体上下层分别为第0层和第2层。这样,搜索得到的极值点既有位置坐标(该点所在图像的空间坐标),又有尺度空间坐标(该点所在层的尺度)。当第1层搜索完成后,再以第2层为当前层,其过程与第1层的搜索类似,以此类推。Scale图2DoG中极值点的搜索2、特征点的定位通过上一步,我们得到了极值点,但这些极值点还仅仅是候选的特征点,因为它们还存在一些不确定的因素。首先是极值点的搜索是在离散空间内进行的,并且这些离散空间还是经过不断的降采样得到的。如果把采样点拟合成由面后我们会发现,原先的极值点并不是真正的极值点,也就是离散空间的极值点并不是连续空间的极值点。在这里,我们是需要精确定位特征点的位置和尺度的,也就是要达到亚像素精度,因此必须进行拟合处。我们使用泰勒级数展开式作为拟合函数。如上所述,极值点是·个三维矢量,即它包括极值点所在的尺度,以及它的尺度图像坐标,即=(x,y,o),因此我们需要三维函数的泰勒级数展开式,设我们在=(x0,y,)处进行泰勒级数展开,则它的矩阵形式为:602f02f02fdxax day dao02f02f02faxdy ayay ayaallly-yol2f02f02fOrdo aydo dodo(15)公式15为舍去高阶项的形式,而它的矢量表示形式为f(X)=f(X0)+o￥(X-x0)+7(x-x0)a F(X-Xo(16)在这里表示离散空间卜的插值中心(在离散空问内也就是采样点)坐标,表示拟合后连续空间下的插值点坐标,设ⅹ=Ⅹ-Xn,则X表示相对于插值中心,插值后的偏移量。因此公式16绎过变量变换后,又可写成:f(x)=f(X0)+yX+XTⅩX20X2(17)对上式求导,得af (x a02f0ox ox+2 ax2+axa80f.02fXaxaX2(18)让公式17的导数为0,即公式18为0,就可得到极值点下的相对于插值中心的偏移量:aX2 ax(19)把公式19得到的极值点带入公式17中,就得到了该极值点下的极值Tf(X)=f(X0)+af02f10f)a2f/02f-1of2 8X2 0X/0X28X2dXf(X0)+H打×1ora2Ta2f-ra2fa2f-1 af2 dx dx2dx2dx2 dXa f02f-10f∫(X0)+dF×f7a22 ax ax2 axaflf(Xo)+xx+2 0X(-X)18Ff(X0)+2 aX(20)对于公式19所求得的偏移量如果大」0.5(只要x、y和σ任意一个量大于0.5),则表明插值点已偏移到了它的临近的插值中心,所以必须改变当前的位置,使其为它所偏移到的插值中心处,然后在新的位置上重新进行泰勒级数插值拟合,直到偏移量小于0.5为止(x、y和σ都小于0.5),这是一个迭代的工程。当然,为了避免无限次的迭代,我们还需要设置个最人迭代次数,在达到了迭代次数但仍然没有满足偏移量小于0.5的情况下,该极值点就要被剔除掉。另外,如果由公式20所得到的极值f(X过小,即f(X1,则Tr(H)2(a+β)2(+β)2(y+1)2Det(h)2(25)上式的结果只与两个特征值的比例有关,而与具体的特征值无关。我们知道,当某个像系的矩阵的两个特征值相差越大,即γ很大,则该像素越有可能是边缘。对于公式25,当两个特征值相等时,等式的值最小,随着γ的增加,等式的值也增加。所以,要想检查主曲率的比值是否小于某一阈值y,只要检査下式是否成立即可:Tr(H)(y+1)Det(h)(26)对于不满足上式的极值点就不是特征点,因此应该把它们剔除掉。Lowe给出γ为10在上面的运算中,需要用到有限差分法求偏导,在这里我们给出具体的公式。为方便起见我们以图像为例只给出二元函数的实例。与二元函数类似,三元函数的偏导可以很容易的得到设f(i,是ν轴为i、x轴为j的图像像素值,则在(j点处的一阶、二阶及二阶混合偏导af f(i, j+1)-f(i, j0ff(i+1,j)-f(-1,ax2h2h(27)ff(+1)+f(-1)-2f(,j)a2ff(+1,j+f(-1,j)-2f(i,j)hh(28)2ff(-1,j-1)+f(i+1,j+1)-f(i-1,+1)-f(i+1,-1)dx d(29)由丁在图像中,相邻像素之问的间隔都是1,所以这里的h3、方向角度的确定经过上面两个步骤,一幅图像的特征点就可以完全找到,而且这些特征点是具有尺度不变性。但为了实现旋转不变性,还需要为特征点分配一个方向角度,也就是需要根据检测到的特征点所在的高斯尺度图像的局部结构求得一个方向基准。该高斯尺度图像的尺度a是已知的,并且该尺度是相对于高斯金字塔所在组的基准层的尺度,也就是公式10所表示的尺度。而所谓局部结构指的是在高斯尺度图像中以特征点为中心,以r为半径的区域内计算所有像素梯度的幅角和幅值,半径r为(30)其中a就是上面提到的相对于所在组的基准层的高斯尺度图像的尺度。像素梯度的幅值和幅角的计算公式为:m(xy)=√(x+1,y)-L(x-1,y)2+(L(x,y+1),L(x,y-1)2(31)L(x,y+1)-L(x,y-1)o(x, y)=arctanL(x+1,y)-L(x-1,y)(32)因为在以〃为半径的区域内的像素梯度幅值对圆心处的特征点的贡献是不同的,因此还需要对幅值进行加权处理,这里采用的是高斯加权,该高斯函数的方差Cm为:Om=1.50(33)其中,公式中的σ也就是公式30中的σ在完成特征点邻域范围内的梯度计算后,还要应用梯度方向直方图来统计邻域內内像素的梯度方向所对应的幅值大小。具体的做法是,把360°分为36个柱,则每10°为一个柱,即0°~9为第1柱,10°~19为第2柱,以此类推。在以r为半径的区域内,把那些梯度方向在0~9°范围内的像索找出来,把它们的加权后的梯度嘔值相加在一起,作为第1柱的柱高;求第2柱以及其他柱的高度的方法相同,不再赘述。为了防止某个梯度方向角度因受到噪声的干扰而突变,我们还需要对梯度方向直方图进行平滑处理。 Opencv2.4.9所使用的平滑公式为:H()~h(-2)+h(+2)4×(h(-1)+h(+1)),6×h()i=0...15161616(34)其中h和H分别表示平滑前和平滑后的直方图。由于角度是循环的,即0°=360°,如果出现h(),j超出了(0,…,15)的范围,那么可以通过圆周循环的方法找到它所对应的、在0°~360°之间的值,如h(-1)-h(15)这样,直方图的主峰值,即最高的那个柱体所代表的方向就是该特征点处邻域范围内图像棁度的主方向,也就是该特征点的上方向。由于柱体所代表的角度只是一个范围,如第1柱的角度为0~9°,因此还需要对离散的梯度方向直方图进行插值拟合处理,以得到更精确的方向角度值。例如我们凵经得到了第i柱所代表的方向为特征点的主方向,则拟合公式为:H(i-1)-H(i+1)B=i+=0,…152×(H(-1)+H(i+1)-2×H()(35)O=360-10xB(36)其中,H为由公式34得到的直方图,角度6的单位是度。同样的,公式35和公式36也存在着公式34所遇到的角度问题,处理的方法同样还是利用角度的圆周循环。每个特征点除了必须分配一个主方向外,还可能有一个或更多个辅方冋同,增加辅方向的目的是为了增强图像匹配的鲁棒性。辅方向的定义是,当存在另个柱体高度大于主方向柱体高度的80%时,则该柱体所代表的方向角度就是该特征点的辅方向。在第2步中,我们实现∫用两个信息量来表小一个特征点,即位置和尺度。那么经过上面的计算,我们对特征点的表示形式又增加了个信息量一一方向,即(x,y,o,6)。如果某个特征点还有一个辅方向,则这个特征点就要用两个值来表示——(x,y,,B1)和(x,y,,02),其中O1表示主方向,O2表示辅方向,而其他的变量x,y,不变。4、特征点描述符生成

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