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SIFT特征算法是如何保证平移旋转不变的

2019-11-20 11:51:26

SIFT全称是尺度不变特征变换,也就是说他的精髓应该是尺度不变性才对(题主应该问尺度呀)。我们按照算法顺序来一步步看SIFT是怎么实现这些特性的:SIFT第一步是构建高斯尺度金字塔。在同一组中所应用的高斯滤波尺度(也就是sigma)越来越大,相应的滤波模板也应该越来越大哦(否则体现不了尺度不变性)!之后再计算差分高斯(DoG)金字塔用于近似拉普拉斯高斯(LoG)金字塔,并在其中寻找极值点作为关键点。这一步中所得到的关键点是自带尺度属性的,这话有点绕,按我的理解来说就是检测到的每一个关键点都只能在这个尺度中被检测出来(理解起来就是在该点,随着尺度越大图像就越模糊越平滑,那么其拉普拉斯响应值倾向于越来越小,但并不是单调递减,而是带有一定波动性的,偶尔会出现波峰波谷,波峰波谷所对应的尺度也就是关键点被检测出的尺度),因此这个关键点是自带尺度参数的。第二步是生成描述子。在这一步中实现了尺度,旋转,光照不变性。根据所检测到的关键点,利用其邻域(邻域半径与该关键点的尺度成正比,这样才能实现尺度不变性)各个像素的梯度信息(包括梯度方向和强度),统计出梯度直方图,即可找到主方向(也就是梯度直方图中最大值所对应的方向)。将方形邻域框旋转主方向的角度(我的理解是这一步将主方向“清零”,是实现旋转不变形的关键。注意邻域半径与该关键点的尺度成正比),在该邻域内利用梯度信息生成其中各个小块的梯度直方图,连接起来即为描述子(即实现了旋转不变性)。最后将描述子做归一化实现光照不变性。另外SIFT还有一定的仿射不变性哦,真是有够强大有够鲁棒哈哈哈~其实最难理解最难实现的是SIFT的尺度不变性,希望能帮助你理解~

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