特征提取与匹配_SIFT
特征提取与匹配_SIFT
SIFT:尺度不变特征转换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)是一种特征描述方法。具有
尺度鲁棒性
旋转鲁棒性
光照鲁棒性
SIFT本身包括了特征点筛选及特征点描述的步骤。
尺度空间理论
SIFT的特征点筛选目的:寻找在不同尺度空间下的极值点，保证这些特征点在放大或者缩小的条件下均存在。（这一特点与Harris检测特征点比较的话发现，Harris对尺度变换的鲁棒性较差）
SIFT的特征点筛选方法：DoG近似LoG。
LoG(Laplacian of Gaussian) :使用不同sigma获得不同的尺度空间图像，然后通过Laplacian算子获得极值。这一运算过程可以用DoG(Difference-of-Gaussian)近似。拉普拉斯其实就是二阶导数，产生的零交叉点就是我们所要获取的极值。
关于LoG与DoG的更多知识可以转到：图像分割-LOG检测器和DOG检测器
DoG步骤：
得到的结果与LoG结果非常相似，在DoG结果图中，我们用亮度表达差分值的大小。在纹理比较丰富、边缘区域具有比较大的值。
理解：高斯卷积核其实是一种加权的平均。在灰度变化不剧烈的地区，一个像素值的大小和周围像素值得大小基本相等，所以不管加权的参数是哪样，得到的加权结果其实是相似的，所以做差分之后这种区域的差分值会很小。灰度变化剧烈的地区则反之，差分值会很大。
SIFT特征点提取
在SIFT特征点选取中所用到的DoG：
这时候就出现了一个问题：随着sigma的增加，它需要更大的高斯窗口进行平滑模糊处理。（sigma越大高斯函数越扁平）会使无法处理的区域增加，同时计算量增加。在空间滤波中我们学习到，3* 3模板进行卷积时对图像最外一层像素是无法处理的，5*5是周围两层像素。
解决方法：图像金字塔
当k增加到2时，我们将图像缩小为1/2尺寸，这叫降采样。再使用sigma0的模板处理。我们发现，图像缩小了二分之一，而sigma却没有改变。重复该操作，进行降采样。同一个Octave的图像具有相同的尺寸。
在图像金字塔处理之后，我们将就是检测DoG极值了。
高斯加噪——>差分（三个一组）——>取点比较与周围26个像素点的值，符合则为极值点
这样得出来的极值的性质如何？
SIFT特征点描述
使用梯度值对特征点进行表述,计算像素的梯度值和梯度方向。相对像素的亮度值，梯度对光照具有更好的鲁棒性。
当图像处于一个刚体状态时（没有剧烈形变），某像素与它周围像素的关系应该是近乎恒定的。对一个区域进行描述的话得到的描述子将更加稳定。
我们先假设一个候选点：
然后计算它周围一定区域的梯度值，比如8*8区域。
1、将得到的角度值进行36等分。(36柱，一柱10°)
2、在特征点对应的尺度空间计算梯度值。
3、利用高斯核对梯度进行计算权重。
也就是说该像素周围像素的权重由两个值决定：一个是本身梯度大小、第二个是离考察像素点的距离（高斯核函数中有x,y的变量）。
建立一个36维的直方图，每次累加的值就是它的权重
其实到了这一步已经可以很好地描述了。
但是注意，此刻的角度计算得到的是一个绝对角度，是与水平方向成的角度。当图像旋转后显然这种描述方法就有问题了。
解决方法：获取一个具有代表性的方向作为主方向。通常选择梯度值最大的那个角度分量作为主方向，获得更具有旋转鲁棒性的描述方法。
选择完主方向后，将周围图像以主方向计算相对角度。这样就算图像进行旋转，主方向也会进行旋转，相对角度保持相对恒定状态。
代码实现可以参考第二个链接。
要是想要调用Opencv库函数，则要参考毛星云的《Opencv3编程入门的》417页，
我在我的Opencv安装包中没有找到这个nonfree文件夹，以后再解决这个问题。网上大部分调库代码也需要一些自己添加库。
SIFT算法详解
基于C++和OpenCv的SIFT_图像局部特征检测算法代码的实现
《数字图像处理PPT.李竹版》
测试代码
1.测试环境
（1）pycharm下python3.7.6 （2）opencv-python 3.4.2.16
（3）opencv-contrib-python 3.4.2.16
2.测试代码
import cv2 as cv
img = cv.imread("C:/Users/dell/Desktop/lena512color.png")
surf = cv.xfeatures2d.SURF_create(7000)
kp, des = surf.detectAndCompute(img,None)
img2 = cv.drawKeypoints(img,kp,None,(255,0,0),4)
cv.imshow('surf', img2)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
3.核心函数
（1）
cv2.xfeatures2d.SURF_create(hessianThreshold, nOctaves, nOctaveLayers, extended, upright)
生成关键点的函数
- hessianThreshold：默认100，关键点检测的阈值，越高监测的点越少
- nOctaves：默认4，金字塔组数
- nOctaveLayers：默认3，每组金子塔的层数
- extended：默认False，扩展描述符标志，True表示使用扩展的128个元素描述符，False表示使用64个元素描述符。
- upright：默认False，垂直向上或旋转的特征标志，True表示不计算特征的方向，False-计算方向。
（2）
cv2.drawKeypoint(image, keypoints, outImage, color, flags)
在图像中标记关键点的函数
- image：输入图像
- keypoints：获取的特征点
- outImage：输出图像
- color：颜色，默认为随机颜色
- flags：绘制点的模式，有下图所示四种模式
4.测试结果
上图即利用SURF算法检测到的图像特征点，各圆圆心即为检测到的特征点，各圆中的直线即分别标记了各个特征点的主方向。