SIFT特征提取分析(附源码)

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下:

算法描述

SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果。整个算法分为以下几个部分:

1. 构建尺度空间

这是一个初始化操作,尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。

高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核,于是一副二维图像的尺度空间定义为:

其中 G(x,y,σ) 是尺度可变高斯函数

(x,y)是空间坐标,是尺度坐标。σ大小决定图像的平滑程度,大尺度对应图像的概貌特征,小尺度对应图像的细节特征。大的σ值对应粗糙尺度(低分辨率),反之,对应精细尺度(高分辨率)。为了有效的在尺度空间检测到稳定的关键点,提出了高斯差分尺度空间(DOG scale-space)。利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成。

下图所示不同σ下图像尺度空间:

关于尺度空间的理解说明:2kσ中的2是必须的,尺度空间是连续的。在 Lowe的论文中 ,将第0层的初始尺度定为1.6(最模糊),图片的初始尺度定为0.5(最清晰). 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息,所以 Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍,以保留原始图像信息,增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。

图像金字塔的建立:对于一幅图像I,建立其在不同尺度(scale)的图像,也成为子八度(octave),这是为了scale-invariant,也就是在任何尺度都能够有对应的特征点,第一个子八度的scale为原图大小,后面每个octave为上一个octave降采样的结果,即原图的1/4(长宽分别减半),构成下一个子八度(高一层金字塔)。

尺度空间的所有取值,i为octave的塔数(第几个塔),s为每塔层数

由图片size决定建几个塔,每塔几层图像(S一般为3-5层)。0塔的第0层是原始图像(或你double后的图像),往上每一层是对其下一层进行Laplacian变换(高斯卷积,其中σ值渐大,例如可以是σ, k*σ, k*k*σ…),直观上看来越往上图片越模糊。塔间的图片是降采样关系,例如1塔的第0层可以由0塔的第3层down sample得到,然后进行与0塔类似的高斯卷积操作。

2. LoG近似DoG找到关键点<检测DOG尺度空间极值点>

为了寻找尺度空间的极值点,每一个采样点要和它所有的相邻点比较,看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。如图所示,中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较,以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。 一个点如果在DOG尺度空间本层以及上下两层的26个领域中是最大或最小值时,就认为该点是图像在该尺度下的一个特征点,如图所示。

同一组中的相邻尺度(由于k的取值关系,肯定是上下层)之间进行寻找

s=3的情况

在极值比较的过程中,每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的,为了满足尺度变化的连续性(下面有详解)

我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像,高斯金字塔有每组S+3层图像。DOG金字塔每组有S+2层图像.

==========================================

这里有的童鞋不理解什么叫“为了满足尺度变化的连续性”,现在做仔细阐述:

假设s=3,也就是每个塔里有3层,则k=21/s=21/3,那么按照上图可得Gauss Space和DoG space 分别有3个(s个)和2个(s-1个)分量,在DoG space中,1st-octave两项分别是σ,kσ; 2nd-octave两项分别是2σ,2kσ;由于无法比较极值,我们必须在高斯空间继续添加高斯模糊项,使得形成σ,kσ,k2σ,k3σ,k4σ这样就可以选择DoG space中的中间三项kσ,k2σ,k3σ(只有左右都有才能有极值),那么下一octave中(由上一层降采样获得)所得三项即为2kσ,2k2σ,2k3σ,其首项2kσ=24/3。刚好与上一octave末项k3σ=23/3尺度变化连续起来,所以每次要在Gaussian space添加3项,每组(塔)共S+3层图像,相应的DoG金字塔有S+2层图像。

==========================================

使用Laplacian of Gaussian能够很好地找到找到图像中的兴趣点,但是需要大量的计算量,所以使用Difference of Gaussian图像的极大极小值近似寻找特征点.DOG算子计算简单,是尺度归一化的LoG算子的近似,有关DOG寻找特征点的介绍及方法详见http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639488,极值点检测用的Non-Maximal Suppression。

3. 除去不好的特征点

这一步本质上要去掉DoG局部曲率非常不对称的像素。

通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度(达到亚像素精度),同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点(因为DoG算子会产生较强的边缘响应),以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力,在这里使用近似Harris Corner检测器。

①空间尺度函数泰勒展开式如下:


原文发布于微信公众号 - 大数据挖掘DT数据分析(datadw)

原文发表时间:2015-09-07

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