SIFT/SURF算法的通俗理解

SURF算法是SIFT算法的加速版，opencv的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导，对于它们其他方面的不同可以参考本blog的另外一篇关于SIFT的文章。

    不论科研还是应用上都希望可以和人类的视觉一样通过程序自动找出两幅图像里面相同的景物，并且建立它们之间的对应，前几年才被提出的SIFT（尺度不变特征）算法提供了一种解决方法，通过这个算法可以使得满足一定条件下两幅图像中相同景物的某些点（后面提到的关键点）可以匹配起来，为什么不是每一点都匹配呢？下面的论述将会提到。

     SIFT算法实现物体识别主要有三大工序，1、提取关键点；2、对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器；3、通过两方特征点（附带上特征向量的关键点）的两两比较找出相互匹配的若干对特征点，也就建立了景物间的对应关系。

      日常的应用中，多数情况是给出一幅包含物体的参考图像，然后在另外一幅同样含有该物体的图像中实现它们的匹配。两幅图像中的物体一般只是旋转和缩放的关系，加上图像的亮度及对比度的不同，这些就是最常见的情形。基于这些条件下要实现物体之间的匹配，SIFT算法的先驱及其发明者想到只要找到多于三对物体间的匹配点就可以通过射影几何的理论建立它们的一一对应。首先在形状上物体既有旋转又有缩小放大的变化，如何找到这样的对应点呢？于是他们的想法是首先找到图像中的一些“稳定点”，这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失，比如角点、边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点，既然两幅图像中有相同的景物，那么使用某种方法分别提取各自的稳定点，这些点之间会有相互对应的匹配点，正是基于这样合理的假设，SIFT算法的基础是稳定点。SIFT算法找稳定点的方法是找灰度图的局部最值，由于数字图像是离散的，想求导和求最值这些操作都是使用滤波器，而滤波器是有尺寸大小的，使用同一尺寸的滤波器对两幅包含有不同尺寸的同一物体的图像求局部最值将有可能出现一方求得最值而另一方却没有的情况，但是容易知道假如物体的尺寸都一致的话它们的局部最值将会相同。SIFT的精妙之处在于采用图像金字塔的方法解决这一问题，我们可以把两幅图像想象成是连续的，分别以它们作为底面作四棱锥，就像金字塔，那么每一个截面与原图像相似，那么两个金字塔中必然会有包含大小一致的物体的无穷个截面，但应用只能是离散的，所以我们只能构造有限层，层数越多当然越好，但处理时间会相应增加，层数太少不行，因为向下采样的截面中可能找不到尺寸大小一致的两个物体的图像。有了图像金字塔就可以对每一层求出局部最值，但是这样的稳定点数目将会十分可观，所以需要使用某种方法抑制去除一部分点，但又使得同一尺度下的稳定点得以保存。有了稳定点之后如何去让程序明白它们之间是物体的同一位置？研究者想到以该点为中心挖出一小块区域，然后找出区域内的某些特征，让这些特征附件在稳定点上，SIFT的又一个精妙之处在于稳定点附加上特征向量之后就像一个根系发达的树根一样牢牢的抓住它的“土地”，使之成为更稳固的特征点，但是问题又来了，遇到旋转的情况怎么办？发明者的解决方法是找一个“主方向”然后以它看齐，就可以知道两个物体的旋转夹角了。下面就讨论一下SIFT算法的缺陷。

      SIFT/SURT采用henssian矩阵获取图像局部最值还是十分稳定的，但是在求主方向阶段太过于依赖局部区域像素的梯度方向，有可能使得找到的主方向不准确，后面的特征向量提取以及匹配都严重依赖于主方向，即使不大偏差角度也可以造成后面特征匹配的放大误差，从而匹配不成功；另外图像金字塔的层取得不足够紧密也会使得尺度有误差，后面的特征向量提取同样依赖相应的尺度，发明者在这个问题上的折中解决方法是取适量的层然后进行插值。SIFT是一种只利用到灰度性质的算法，忽略了色彩信息，后面又出现了几种据说比SIFT更稳定的描述器其中一些利用到了色彩信息，让我们拭目以待。

      最后要提一下，我们知道同样的景物在不同的照片中可能出现不同的形状、大小、角度、亮度，甚至扭曲；计算机视觉的知识表明通过光学镜头获取的图像，对于平面形状的两个物体它们之间可以建立射影对应，对于像人脸这种曲面物体在不同角度距离不同相机参数下获取的两幅图像，它们之间不是一个线性对应关系，就是说我们即使获得两张图像中的脸上若干匹配好的点对，还是无法从中推导出其他点的对应。