sift点检测论文

主要流程是：(1) 从样本集中随机抽选一个RANSAC样本，即4个匹配点对(2) 根据这4个匹配点对计算变换矩阵M(3) 根据样本集，变换矩阵M，和误差度量函数计算满足当前变换矩阵的一致集consensus，并返回一致集中元素个数(4) 根据当前一致集中元素个数判断是否最优(最大)一致集，若是则更新当前最优一致集(5) 更新当前错误概率p，若p大于允许的最小错误概率则重复(1)至(4)继续迭代，直到当前错误概率p小于最小错误概率

算法效果比较博文 用于表示和量化图像的数字列表，简单理解成将图片转化为一个数字列表表示。特征向量中用来描述图片的各种属性的向量称为特征矢量。 参考 是一种算法和方法，输入1个图像，返回多个特征向量（主要用来处理图像的局部，往往会把多个特征向量组成一个一维的向量）。主要用于图像匹配（视觉检测），匹配图像中的物品。 SIFT论文 原理 opencv官网解释 实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。 其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 对现实中物体的描述一定要在一个十分重要的前提下进行，这个前提就是对自然界建模时的尺度。当用一个机器视觉系统分析未知场景时，计算机没有办法预先知道图像中物体的尺度，因此我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述，获知感兴趣物体的最佳尺度。图像的尺度空间表达指的是图像的所有尺度下的描述。 KeyPoint数据结构解析 SURF论文 原理 opencv官网解释 SURF是SIFT的加速版，它善于处理具有模糊和旋转的图像，但是不善于处理视角变化和光照变化。在SIFT中使用DoG对LoG进行近似，而在SURF中使用盒子滤波器对LoG进行近似，这样就可以使用积分图像了（计算图像中某个窗口内所有像素和时，计算量的大小与窗口大小无关）。总之，SURF最大的特点在于采用了Haar特征以及积分图像的概念，大大加快了程序的运行效率。 因为专利原因，开始不再免费开放SIFT\SURF，需要免费的请使用ORB算法 ORB算法综合了FAST角点检测算法和BRIEFF描述符。 算法原理 opencv官方文档 FAST只是一种特征点检测算法，并不涉及特征点的特征描述。 论文 opencv官方文档 中文版 Brief是Binary Robust Independent Elementary Features的缩写。这个特征描述子是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出的。主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对，将这些点对的灰度值的大小，组合成一个二进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。文章同样提到，在此之前，需要选取合适的gaussian kernel对图像做平滑处理。 1：不具备旋转不变性。 2：对噪声敏感 3：不具备尺度不变性。 ORB论文 OpenCV官方文档 ORB采用了FAST作为特征点检测算子，特征点的主方向是通过矩（moment）计算而来解决了BRIEF不具备旋转不变性的问题。 ORB还做了这样的改进，不再使用pixel-pair，而是使用9×9的patch-pair，也就是说，对比patch的像素值之和，解决了BRIEF对噪声敏感的问题。 关于计算速度： ORB是sift的100倍，是surf的10倍。 对图片数据、特征分布的一种统计 对数据空间(bin)进行量化 Kmeans 边缘：尺度问题->不同的标准差 捕捉到不同尺度的边缘 斑点 Blob：二阶高斯导数滤波LoG关键点(keypoint)：不同视角图片之间的映射，图片配准、拼接、运动跟踪、物体识别、机器人导航、3D重建 SIFT\SURF

一、特征点（角点）匹配图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。角点匹配可以分为以下四个步骤：1、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。2、提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。检测子和描述子的常用提取方法有：sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等。3、匹配：通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系，常用方法如 flann等。4、消噪：去除错误匹配的外点，保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。二、SIFT匹配方法的提出为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点，SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式：取一幅图像中的一个SIFT关键点，并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T，则接受这一对匹配点。因为对于错误匹配，由于特征空间的高维性，相似的距离可能有大量其他的错误匹配，从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。Lowe推荐ratio的阈值为，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间最佳，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存在大量错误匹配点，所以建议ratio的取值原则如下:ratio=0. 4：对于准确度要求高的匹配；ratio=0. 6：对于匹配点数目要求比较多的匹配；ratio=0. 5：一般情况下。三、常见的SIFT匹配代码1、vlfeat中sift toolbox中的使用的是普通的欧氏距离进行匹配（该SIFT代码贡献自AndreaVedaldi）。2、Lowe的C++代码中使用的是欧氏距离，但是在matlab代码中为了加速计算，使用的是向量夹角来近似欧氏距离：先将128维SIFT特征向量归一化为单位向量（每个数除以平方和的平方根），然后点乘来得到向量夹角的余弦值，最后利用反余弦（acos函数）求取向量夹角。实验证明Lowe的办法正确率和耗时都很不错。同样，也可以采用knnsearch函数求最近点和次近点：knnsearch采用euclidean距离时得到的结果与lowe采用的近似方法结果几乎一致，正好印证了模拟欧氏距离的效果。3、Rob Hess的OpenSIFT采用了KDTREE来对匹配进行优化。4、CSDN大神v_JULY_v实现了KDTREE+BBF对SIFT匹配的优化和消除错误匹配：从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法- 结构之法 算法之道 - 博客频道 - 。5、OpenCV中features2d实现的SIFT匹配有多种matcher：VectorDescriptorMatcher，BFMatcher（Brute-force descriptor matcher），FernDescriptorMatcher，OneWayDescriptorMatcher，FlannBasedMatcher 等等。目前只知道采用knnsearch，提供了多种距离度量方式，具体区别不懂。

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