目标识别与跟踪识别篇---SURF算法

SURF算法

一.概述

实现流程：
1. 构建Hessian（黑塞矩阵），生成所有的兴趣点，用于特征的提取；
2. 构建尺度空间
3. 特征点定位
4. 特征点主方向分配
5. 生成特征点描述子
6. 特征点匹配

二.具体说明

1.构建Hessian（黑塞矩阵），生成所有的兴趣点，用于特征的提取，每一个像素点都可以求出一个Hessian矩阵。

Hessian矩阵的判别式为：

当Hessian矩阵的判别式取得局部极大值时，判定当前点是比周围邻域内其他点更亮或更暗的点，由此来定位关键点的位置。

2.构建尺度空间
同Sift一样，Surf的尺度空间也是由O组L层组成，不同的是，Sift中下一组图像的尺寸是上一组的一半，同一组间图像尺寸一样，但是所使用的高斯模糊系数逐渐增大；而在Surf中，不同组间图像的尺寸都是一致的，但不同组间使用的盒式滤波器的模板尺寸逐渐增大，同一组间不同层间使用相同尺寸的滤波器，但是滤波器的模糊系数逐渐增大。

3.特征点定位
特征点的定位过程Surf和Sift保持一致，将经过Hessian矩阵处理的每个像素点与二维图像空间和尺度空间邻域内的26个点进行比较，初步定位出关键点，再经过滤除能量比较弱的关键点以及错误定位的关键点，筛选出最终的稳定的特征点。

4.特征点主方向分配
Sift特征点方向分配是采用在特征点邻域内统计其梯度直方图，而在Surf中，采用的是统计特征点圆形邻域内的harr小波特征。在特征点的圆形邻域内，统计60度扇形内所有点的水平、垂直harr小波特征总和，然后扇形以一定间隔进行旋转并再次统计该区域内harr小波特征值之后，最后将值最大的那个扇形的方向作为该特征点的主方向。

5.生成特征点描述子
在Sift中，是取特征点周围4*4个区域块，统计每小块内8个梯度方向，用着4*4*8=128维向量作为Sift特征的描述子。Surf算法中，也是在特征点周围取一个4*4的矩形区域块，但是所取得矩形区域方向是沿着特征点的主方向。每个子区域统计25个像素的水平方向和垂直方向的haar小波特征，这里的水平和垂直方向都是相对主方向而言的。该haar小波特征为水平方向值之后、垂直方向值之后、水平方向绝对值之后以及垂直方向绝对值之和4个方向。

把这4个值作为每个子块区域的特征向量，所以一共有4*4*4=64维向量作为Surf特征的描述子，比Sift特征的描述子减少了一半。

6.特征点匹配
  与Sift特征点匹配类似，Surf也是通过计算两个特征点间的欧式距离来确定匹配度，欧氏距离越短，代表两个特征点的匹配度越好。不同的是Surf还加入了Hessian矩阵迹的判断，如果两个特征点的矩阵迹正负号相同，代表这两个特征具有相同方向上的对比度变化，如果不同，说明这两个特征点的对比度变化方向是相反的，即使欧氏距离为0，页直接予以排除。

三.总结

SURF算法的优点在于大量合理使用积分图像降低运输量，而且在运用的过程中并未降低精度(小波变换，Hessian矩阵行列式检测都是成熟有效的手段)。在时间上，SURF运行速度大约为SIFT的3倍；在质量上，SURF的鲁棒性很好，特征点识别率较SIFT高，在视角、光照、尺度变化等情形下，大体上都优于SIFT。