【CS】尺度不变特征变换匹配算法SIFT

尺度不变特征变换匹配算法SIFT

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SIFT算法

SIFT算法即尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform)，本文重点不阐述该算法的原理，想要了解原理的朋友可以参考另一篇比较详细的CSDN文章（戳这里查看），该篇文章讲述的比较详细。

SIFT算法主要分为五个步骤：

（1）建立尺度空间，检测图像极值点：通过高斯微分函数建立尺度空间，通过高斯差分尺度空间（DoG scale-space）检测图像局部极值点。

（2）去除不稳定点，确定关键点：不稳定点主要为不稳定的边缘点和低对比度的关键点，Dacid G.Lowe通过拟合二阶微分方程的方法排除低对比度点，同时可采用Harris角点检测方法去除不稳定的边缘点。

（3）确定关键点的方向：主要原理是统计关键点领域所有的梯度方向直方图，以直方图中最大值作为该关键点的主方向，同时为了提高后续匹配的鲁棒性，将直方图中峰值超过主峰80%的方向作为该关键点的辅方向。

（4）提取关键点描述符

（5）关键点匹配：才用特征向量之间的欧氏距离评估关键点之间的相似性程度。那么这里会通过一个预设的阈值进行过滤，阈值的设置直接影响到匹配点的数量和精确性。一般阈值的选择为0.7~0.8之间。

为了更好的看到SIFT算法的效果，可以实践一下。

C++代码

环境：vs2010+opencv2.3.1+win7 ×64

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <istream>

using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	//read the two input images
	Mat image1 = imread("image1.jpg");
	Mat image2 = imread("image2.jpg");
	//if failed
	if(image1.empty()||image2.empty())
	{
		cout<<"error,the image is not exist"<<endl;
		return -1;
	}
	//difine a sift detector
	SiftFeatureDetector siftDetector;
	//store key points
	vector<KeyPoint> keypoint1,keypoint2;
	//detect image with SIFT,get key points
	siftDetector.detect(image1,keypoint1);
	Mat outImage1;
	//draw key points at the out image and show to the user
	drawKeypoints(image1,keypoint1,outImage1,Scalar(255,0,0));

	imshow("original_image1",image1);
	imshow("sift_image1",outImage1);
	
	Mat outImage2;
	
	siftDetector.detect(image2,keypoint2);
	drawKeypoints(image2,keypoint2,outImage2,Scalar(255,0,0));

	imshow("sift_image2.jpg",outImage2);
	//imwrite("sift_result2.jpg",outImage2);
	//store 10 keypoints in order to watch the effect clearly
	vector<KeyPoint> keypoint3,keypoint4;
	for(int i=0;i<10;i++)
	{
		keypoint3.push_back(keypoint1[i]);
		keypoint4.push_back(keypoint2[i]);
	}
	// difine a sift descriptor extractor
	SiftDescriptorExtractor extractor;
	//store the descriptor of each image
	Mat descriptor1,descriptor2;
	BruteForceMatcher<L2<float>> matcher;

	vector<DMatch> matches;
	Mat img_matches;
	//compute the descriptor of each image
	extractor.compute(image1,keypoint3,descriptor1);
	extractor.compute(image2,keypoint4,descriptor2);
	//match
	matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches);
	//show the result
	drawMatches(image1,keypoint3,image2,keypoint4,matches,img_matches,Scalar(255,0,0));
	imshow("matches",img_matches);
	//store the match_image
	//imwrite("matches.jpg",img_matches);

	waitKey(0);
	return 0;
}

运行效果

依次为：原图,原图sift后，原图经缩放旋转再sift后,匹配结果

为了清晰看出匹配点之间的连线关系，程序中只是从每一幅图的SIFT关键点中选择了10个关键点，而且是下标相对应的10个点，从理论上来讲，可能存在一些问题，就是这些点实际上本就不是对应的匹配点，所以可能这也是造成匹配结果有误的原因。

那么如果我们把所有的关键点都进行匹配，效果如下：

依次为：原图和原图&缩放旋转后匹配，原图和原图&缩放后匹配。

从这两张匹配后的图中也可以看出，同样是存在错误匹配的。