在前面的blog中,我们已经讲了SIFT的原理,这里我们再详细讲解SIFT的变体:PCA-SIFT和GLOH。 – Scale invariant feature transform (SIFT): Lowe, 2004. – PCA-SIFT: SIFT: Ke and Sukthankar 2004 Ke and Sukthankar, 2004. – Gradient location-orientation histogram (GLOH): Mikolajczyk and Schmid 2005 – SURF(Speeded Up Robust Features), Bay, 2006回顾前面讲过的SIFT算法,可以很好地应对旋转和尺度不变,光强不变,位置遮挡不变(http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681),其过程分为四步: – Detection of
scale-space extreme 构建尺度空间 David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," International Journal of Computer Vision, 60, 2 (2004), pp. 91-110
/***************************************************PCA-SIFT*****************************************************/ PCA(Principle component analysis) SIFT 描述子将在所有描述子中提取出更有区分度,更robust to image deformations的特征。其方法: – 在第四步中,不用原先的4*4*8个描述子,而是在41*41的图像块上计算39*39*2(x,y方向)个梯度导数,然后使用PCA将得到的3042维向量降到36维。 Y. Ke and R. Sukthankar, “PCA-SIFT: A More Distinctive Representation for Local Image 15 Descriptors,” Computer Vision and Pattern Recognition, 2004.
当然,上图只是PCA-SIFT作者的一面之词,Mikolajczyk and Schmid(2005)的描述子测评显示还是SIFT比较靠谱。
/***************************************************GLOH*****************************************************/ Mikolajczyk and Schmid(2005)提出了一种SIFT变体的描述子,使用对数极坐标分级结构替代Lowe(2004)使用的4象限。空间上取半径6,11,15,角度上分八个区间(除中间区域),然后将272(17*16)维的histogram在一个大数据库上训练,用PCA投影到一个128维向量。
K. Mikolajczyk and C. Schmid,“A performance evaluation of local descriptors ,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 27, No. 10, pp. 1615-1630, Oct. 2005 /***************************************************SURF*****************************************************/ SURF与SIFT稍有不同, -SIFT建立一幅图像的金字塔,在每一层进行高斯滤波并求取图像差(DOG)进行特征点的提取,而SURF用的是hessian matrix黑森矩阵。 -SIFT特征建立图像金字塔处理尺度不变特性,而SURF特征将高斯核近似为一个方波滤波,SURF金字塔仅仅用来作特征点的检测。 下文来自《A Comparison of SIFT, PCA-SIFT and SURF》 SIFT and SURF
algorithms employ slightly different ways of detecting features [9]. SIFT builds
an image Herbert Bay, Andreas
Ess, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool "SURF: Speeded Up Robust Features", Computer
Vision and Image Understanding (CVIU), Vol. 110, No. 3, pp. 346--359,
2008 ftp://ftp.vision.ee./publications/articles/eth_biwi_00517.pdf
/***************************************************COMPARISON*****************************************************/ 论文:A comparison of SIFT, PCA-SIFT and SURF 对三种方法给出了性能上的比较,源图片来源于Graffiti dataset,对原图像进行尺度、旋转、模糊、亮度变化、仿射变换等变化后,再与原图像进行匹配,统计匹配的效果。效果以可重复出现性为评价指标。 对以上三种方法进行比较:
由此可见,SIFT在尺度和旋转变换的情况下效果最好,SURF在亮度变化下匹配效果最好,在模糊方面优于SIFT,而尺度和旋转的变化不及SIFT,旋转不变上比SIFT差很多。速度上看,SURF是SIFT速度的3倍。 采用最近邻作为匹配策略的特征描述子性能测评结果: Reference: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7365651 http://www./csc/manuscript/Journals/IJIP/volume3/Issue4/IJIP-51.pdf http://www.cnblogs.com/mysunnyday/archive/2011/08/31/2160298.html http://140.115.156.251/vclab/teacher/2011AIP/Feature%20Detection%20and%20Matching%20(Part%20II).pdf |
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