SIFT特征和SURF特征比较

比较项目 SIFT SURF
尺度空间极值检测 使用高斯滤波器,根据不同尺度的高斯差(DOG)图像寻找局部极值 使用方形滤波器,利用海森矩阵的行列式值检测极值,并利用积分图加速运算
关键点定位 通过邻近信息插补来定位 与SIFT类似
方向定位 通过计算关键点局部邻域的方向直方图,寻找直方图中最大值的方向作为关键点的主方向 通过计算特征点周围像素点x,y方向的哈尔小波变换,将x、y方向小波变换的和向量的最大值作为特征点方向
特征描述子 是关键点邻域高斯图像梯度方向直方图统计结果的一种表示,是16*8=128维向量 是关键点邻域2D离散小波变换响应的一种表示,是16*4=64维向量
应用中的主要区别 通常在搜索正确的特征时更加精确,当然也更加耗时 描述子大部分基于强度的差值,计算更快捷

 

SIFT特征基本介绍

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征检测关键特征:

  • 建立尺度空间,寻找极值

  • 关键点定位(寻找关键点准确位置与删除弱边缘)

  • 关键点方向指定

  • 关键点描述子


建立尺度空间,寻找极值

工作原理

  1. 构建图像高斯金字塔,求取DOG,发现最大与最小值在每一级

  2. 构建的高斯金字塔,每一层根据sigma的值不同,可以分为几个待级,最少有4个。


关键点定位

  • 我们在像素级别获得了极值点的位置,但是更准确的值应该在亚像素位置,如何得到--这个过程称为关键点(准确/精确)定位。

  • 删除弱边缘--通过Hassian矩阵特征值实现,小于阈值自动舍弃。


关键点方向指定

  • 求得每一层对应图像的梯度,根据给定的窗口大小

  • 计算每个高斯权重,sigma=scale*1.5, 0-360之间建立36个直方图Bins

  • 找最高峰对应的Bin,大于max*80%的都保留

  • 这样就实现了旋转不变性,提高了匹配时候的稳定性

  • 大约有15%的关键点会有多个方向


关键点描述子

  • 拟合多项式插值寻找最大Peak

  • 得到描述子 = 4*4*8=128


构造函数

cv::xfeatures2d::SIFT::create(

int  nfeatures = 0,

int  nOctaveLayers = 3,    --高斯金字塔乘积数

double contrastThreshold = 0.04,    --对比度

double edgeThreshold = 10,   --边缘阈值,一般默认10就行

double sigma = 1.6

)

 #include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <iostream> using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
using namespace std; int main(int argc, char** argv) {
Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (src.empty()) {
printf("could not load image...\n");
return -;
}
namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input image", src); // SIFT特征点检测
int minHessian = ;
Ptr<SIFT> detector = SIFT::create(minHessian);//和surf的区别:只是SURF→SIFT
vector<KeyPoint> keypoints;
detector->detect(src, keypoints, Mat());//找出关键点 // 绘制关键点
Mat keypoint_img;
drawKeypoints(src, keypoints, keypoint_img, Scalar::all(-), DrawMatchesFlags::DEFAULT);
imshow("KeyPoints Image", keypoint_img); waitKey();
return ;
}

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