orb算法简介

ORB算法

ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种快速特征点提取和描述的算法。这个算法是由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为“ORB：An Efficient Alternative to SIFTor SURF”( http://www.willowgarage.com/sites/default/files/orb_final.pdf )的文章中提出。ORB算法分为两部分，分别是特征点提取和特征点描述。特征提取是由FAST（Features from  Accelerated Segment Test）算法发展来的，特征点描述是根据BRIEF（Binary Robust IndependentElementary Features）特征描述算法改进的。ORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来，并在它们原来的基础上做了改进与优化。ORB算法最大的特点就是计算速度快。这首先得益于使用FAST检测特征点，FAST的检测速度正如它的名字一样是出了名的快。再次是使用BRIEF算法计算描述子，该描述子特有的2进制串的表现形式不仅节约了存储空间，而且大大缩短了匹配的时间。

特征检测

图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够多的像素点与该候选点的灰度值差别够大，则认为该候选点为一个特征点。候选点周围的圆的选取半径是一个很重要的参数，这里为了简单高效，采用半径为3，共有16个周边像素需要比较。

圆周上如果有连续n个像素点的灰度值比P点的灰度值大或者小，则认为P为特征点。一般n设置为12。假设在图像中要提取N个特征点，则降低FAST的阈值，使FAST算法检测到的特征点大于N。然后在特征点位置处，计算特征点的Harris响应值R，取前N个响应值大的点作为FAST特征点。为了加快特征点的提取，快速排出非特征点，首先检测1、9、5、13位置上的灰度值，如果P是特征点，那么这四个位置上有3个或3个以上的的像素值都大于或者小于P点的灰度值。如果不满足，则直接排除此点。

FAST算法改进

由于FAST算法提取出的特征点不具有尺度不变性，这导致图像经过缩放后无法匹配到相应的特征点。为了改进这一点，需要使用图片的尺度金字塔，在不同尺度计算FAST特征点。具体做法为设置一个比例因子scaleFactor（通常取1.2）和金字塔的层数nlevels（通常取8）。将原图像按比例因子缩小成nlevels幅图像。缩放后的图像为：I’= I/scaleFactork(k=1,2,…, nlevels)。nlevels幅不同比例的图像提取特征点总和作为这幅图像的oFAST特征点。

计算特征描述子

得到特征点后我们需要以某种方式描述这些特征点的属性。这些属性的输出我们称之为该特征点的描述子（Feature DescritorS）.ORB采用BRIEF算法来计算一个特征点的描述子。BRIEF算法计算出来的是一个二进制串的特征描述符。它是在每一个特征点的邻域内，选择n对像素点pi、qi（i=1,2,…,n）。然后比较每个点对的灰度值的大小。如果I(pi)> I(qi)，则生成二进制串中的1，否则为0。所有的点对都进行比较，则生成长度为n的二进制串。一般n取128、256或512，通常取256。

BRIEF算法改进

BRIEF描述子不具备旋转不变性，理想的特征点描述子应该具备旋转不变性，使得图像在经过一定的旋转后仍然能够识别匹配其中的特征点。BRIEF描述子选取点对的时候，是以当前特征点为原点，以水平方向为X轴，以垂直方向为Y轴建立坐标系。当图片发生旋转时，坐标系不变，同样的取点模式取出来的点却不一样，计算得到的描述子也不一样，这是不符合我们要求的。ORB在计算BRIEF描述子时建立的坐标系是以特征点为圆心，以特征点和取点区域的形心的连线为X轴建立2维坐标系。这样一来，无论图像如何旋转，ORB选取点对的坐标系是固定的。在不同的旋转角度下，我们以同一取点模式取出来的点是一致的。这就解决了旋转一致性的问题。