引言
本节主要是David Lowe对于SIFT算法的阐述Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints和 Herbert Bay, Andreas Ess, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool, 对于SURF算法的 阐述 以及小结。
SIFT特征提取小结
根据LOWE的文章(更为SIFT特征提取分析,请见详参考博文 尺度不变特征变换(SIFT)特征提取分析 ) 。
首先, 先对SIFT算法的主要原理、流程做一个简要阐述。由于 该算法的核心是“尺度不变”特征点的提取 ,所以特征点得筛选资源从 高斯金字塔产生的差分高斯空间中的局部极值点获得 。
其次,进行初步取得的极值点得筛选工作,分两步,筛出特征点。
最后,选定特征点后,就对每个特征点进行描述子(模拟人眼视网膜)的制作(因为特征点对图像的变化过于敏感,而描述子不敏感)。
SIFT算法时间复杂度的瓶颈在于描述子的建立和匹配 ,如何优化对特征点的描述方法是提升SIFT效率的关键,PCA-SIFT等算法在这里做了优化。
SURT特征提取小结
SURF算法 (更为SURF特征提取分析,请见详参考博文 SURF特征提取分析 ) 是对SIFT算法的改进,其基本结构、步骤与SIFT相近,但具体实现的过程有所不同。SURF算法的优点是速度远快于SIFT且稳定性好。
首先, 先对SURF算法的中 特征点的提取
此算法的优点 在于大量合理使用积分图像降低运输量,而且在运用的过程中并未降低精度(小波变换,Hessian矩阵行列式检测都是成熟有效的手段) 。在时间上,SURF运行速度大约为SIFT的3倍;在质量上,SURF的鲁棒性很好,特征点识别率较SIFT高,在视角、光照、尺度变化等情形下,大体上都优于SIFT。
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