尺度不變特徵轉換

title: 特征.
content: 局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体,SIFT 特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。 对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性,它们是高度显著而且相对容易撷取,在母数庞大的特征数据库中,很容易辨识物体而且鲜有误认。  使用 SIFT 特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高,甚至只需要3个以上的 SIFT 物体特征就足以计算出位置与方位。  在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下,辨识速度可接近即时运算。  SIFT 特征的信息量大,适合在大量数据库中快速准确匹配。
title: 算法.
title: 尺度空间的极值侦测.
content: 在这个阶段,主要是侦测兴趣点,也就是SIFT架构中的关键点。 影像在不同的尺度下用高斯滤波器(Gaussian filters)进行卷积(convolved),然后利用连续高斯模糊化影像差异来找出关键点。关键点是根据不同尺度下的高斯差(Difference of Gaussians,DoG)的最大最小值。 也就是说,DoG影像的formula_1 是由:  由上式可知DoG影像是原始影像与不同尺度倍率formula_10、formula_11的高斯模糊后之差值。 SIFT算法为了求得在不同尺度倍率之下DoG影像的极大值,先将原始影像与不同尺度倍率的高斯模糊进行卷积,这些经高斯模糊处理后的影像依其尺度倍率以2倍为一单位分组,并且formula_10通常为一个选定后的定值,因此在每一组内经高斯模糊处理后的影像数量相同,此时将同一组相邻的经高斯模糊处理后的影像两两相减可得其DoG影像。  一旦得到DoG影像后,可找出DoG影像中的极大、极小值作为关键点。为了决定关键点,DoG影像中的每个像素会跟以自己为中心周围的八个像素,以及在同一组DoG影像中相邻尺度倍率相同位置的九个像素作,一共二十六个点作比较,若此像素为这二十六个像素中的最大、最小值,则此称此像素为关键点。  SIFT算法中关键点的侦测是一种斑点检测(Blob detection)的一种变形,也就是使用拉普拉斯算子来求出各个倍率及空间中的最大值。高斯差可近似为拉普拉斯算子运算后的结果,因建立高斯金字塔的过程是一种尺寸正规化拉普拉斯运算的近似。
title: 关键点定位.
content: 在不同尺寸空间下可能找出过多的关键点,有些关键点可能相对不易辨识或易受噪声干扰。SIFT算法的下一步将会借由关键点附近像素的资讯、关键点的尺寸、关键点的主曲率来定位各个关键点,借此消除位于边上或是易受噪声干扰的关键点
title: 邻近资料插补.
content: 对于各个可能的关键点,插补邻近资料可决定其位置。最一开始的方法为纪录各个关键点在图片中的位置与尺度。  而新开发出来的方法指出,计算极值得差补位置更能够提供配对的准确度及可靠性,此方法使用DoG影像formula_1的二次泰勒级数,并以关键点作为原点,其展开式可写成:  其中D与其偏微分的值由关键点的位置决定,变量formula_15则是到此关键点的偏移量。  将上式对formula_16 微分后设为零,便可求出极值formula_17的位置。若formula_17的任一项参数大于0.5,代表此时有另一关键点更接近极值,将舍弃此关键点并对新的点作插补。反之若所有参数皆小于0.5,此时将偏移量加回关键点中找出极值的位置。
title: 舍弃不明显关键点.
content: 此步骤将计算上述二次泰勒级数formula_19在formula_17的值。若此值小于0.03,则舍弃此关键点。反之保留此关键点,并记录其位置为formula_21,其中formula_22是一开始关键点的位置。
title: 消除边缘响应.
content: DoG函数对于侦测边缘上的点相当敏感,即使其找出位于边缘的关键点易受噪声干扰也会被侦测为关键点。 因此为了增加关键点的可靠性,需要消除有高度边缘响应但其位置不佳不符合需求的关键点。  为了找出边缘上的点,可分别计算关键点的主曲率,对于在边上的关键点而言,因为穿过边缘方向的主曲率会远大于沿着边缘方向上的主曲率,因此其主曲率比值远大于位于角落的比值。  为了算出关键点的主曲率,可解其二次海森矩阵矩阵的特征值: 其特征值的比例与特征点主曲率的比例相同,因此假设解出的特征值为formula_24、formula_25,其中formula_26。在上述矩阵中:  因此  其中formula_30。由此可知当R越大,formula_24、formula_25的比例越大,此时设定一阈值formula_33,若R大于formula_34表示此关键点位置不合需求因此可以去除。  一般来说,设定阈值formula_35
title: 方位定向.
content: 在方位定向中,关键点以相邻像素的梯度方向分布作为指定方向参数,使关键点描述子能以根据此方向来表示并具备旋转不变性。  经高斯模糊处理后的影像formula_36,在formula_37尺寸下的梯度量formula_38与方向formula_39可由相邻之像素值计算:  计算每个关键点与其相邻像素之梯度的量值与方向后,为其建立一个以10度为单位36条的直方图。每个相邻像素依据其量值大小与方向加入关键点的直方图中,最后直方图中最大值的方向即为此关键点的方向。若最大值与局部极大值的差在20%以内,则此判断此关键点含有多个方向,因此将会再额外建立一个位置、尺寸相同方向不同的关键点。  针对最后算出的方向还有许多优化步骤,为了符合人体的视觉感官,在加入梯度量值到直方图时会乘以距离权重(高斯函数),以减低离关键点较远的影响程度。为了增加角度的分辨率,不同角度在加入值方图时也需考量线性的权重,依照其角度偏移各区间平均值的量,照比例分配于两个区间内。最后可将值方图以差补的方式求得某个特定的角度值,而非一固定的区间。
title: 关键点描述子.
content: 找到关键点的位置、尺寸并赋予关键点方向后,将可确保其移动、缩放、旋转的不变性。此外还需要为关键点建立一个描述子向量,使其在不同光线与视角下皆能保持其不变性,并且能够轻易与其他关键点作区分。  为了使描述子在不同光线下保有不变性,需将描述子正规化为一128维的单位向量。 首先每个4*4的子区域内建立一个八方向的直方图,且在关键点周围16*16的区域中——共4*4个子区域,计算每个像素的梯度量值大小与方向后加入此子区域的直方图中,共可产生一个128维的资料——16个子区域*8个方向。此外为了减少非线性亮度的影响,把大于0.2的向量值设为0.2,最后将正规化后的向量乘上256,且以8位元无号数储存,可有效减少储存空间。
title: 应用.
title: 利用SIFT特征进行物体辨识.
content: SIFT能够找出独特的关键点,此关键点不会受移动、转动、缩放、仿射变换、亮度等外在因素的影响而改变其特性。因此能够有效应用在物体辨识上,其步骤包含:
title: 全景图缝合.
content: SIFT的特征匹配可以用于图像缝合,用于对非全景图的全自动全景重建。从输入图像中提取出来的SIFT特征能够通过每一个图像的特征匹配K个最近相邻图像。随后,这种对应关系可以用于对每一个图像寻找m个候选匹配图像。匹配图像间的单应性(Homographies)可以通过使用随机抽样一致(RANSAC)来得出。由于对于输入图像没有限制,图像的搜索应用于匹配图像对的连接部分。因此每一个连接部分都将会对全景图的构建产生影响。最后,对于所有的连接部分,可以使用光束法平差(Bundle adjustment)来连结照相参数,于是全景图就可以通过多频段混合来描绘出来。由于SIFT启发了全景图拼接的目标识别方法,拼接结果的系统将会对于顺序,方向,尺度和图像亮度不敏感。在这里,输入图像可以包含多个全景和噪声图像,全景序列将会作为结果被识别和描绘。

Summary: 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或 SIFT)是一种机器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,此算法由 David Lowe 在1999年所发表,2004年完善总结。

Scale-invariant feature transform: Scale-invariant feature transform (engl., „"skaleninvariante Merkmalstransformation"“, kurz SIFT) ist ein Algorithmus zur Detektion und Beschreibung lokaler Merkmale in Bildern. Der Detektor und die Merkmalsbeschreibungen sind, in gewissen Grenzen, invariant gegenüber Koordinatentransformationen wie Translation, Rotation und Skalierung. Sie sind außerdem robust gegen Beleuchtungsvariation, Bildrauschen und geringere geometrische Deformation höherer Ordnung, wie sie zum Beispiel durch projektive Abbildung eines Objekts von verschiedenen Standpunkten im Raum entstehen. Ursprünglich für die Objekterkennung entwickelt, kommt der Algorithmus mittlerweile in weiteren Gebieten der Bildverarbeitung zum Einsatz. Darunter z. B. die Bildregistrierung bzw. das Erstellen von Panoramabildern aus Einzelaufnahmen (Stitching), Objektverfolgung in Videos, Navigation von Robotern oder Gestenerkennung.