SIFT算法,全称为尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform),是由David G. Lowe在2004年提出的一种用于计算机视觉和机器视觉领域的关键点检测和描述符提取方法。东南大学的相关教程对SIFT算法进行了详细的讲解,主要涵盖了以下几个关键步骤:
1. **构建尺度空间**:
- SIFT首先通过构建尺度空间来初始化关键点检测过程。尺度空间是通过高斯金字塔和差分高斯金字塔(DOG scale-space)构造的。高斯金字塔由不同尺度(σ)的高斯模糊图像组成,大尺度对应图像的全局特征,小尺度则捕捉细节。DOG金字塔是在高斯金字塔的基础上,通过逐层差分得到,便于检测局部特征的变化。
2. **高斯金字塔与差分高斯金字塔**:
- 高斯金字塔中,每层的σ值按一定比例递增,且随着分辨率下降,高斯核的尺寸也应相应增大以保持滤波效果。相邻两层之间的图像尺寸通过降采样减少一半。
- 差分高斯金字塔则是高斯金字塔相邻层之间的差值,可以突出边缘和局部特征,有助于找到稳定的特征点。
3. **确定关键点**:
- 关键点的检测涉及阈值化操作,通过检测高斯差分金字塔中的极值点,如极大值或极小值。然后,需要调整这些点的位置以消除噪声影响,去除低对比度的点,并处理边缘效应,以确保检测到的是稳定的视觉特征。
4. **关键点主方向计算**:
- 在确定了关键点位置之后,算法计算关键点的主方向,这有助于描述关键点的方向性信息,增强特征描述的唯一性。
5. **关键点稳定性和描述符**:
- SIFT的关键点不仅关注位置和方向,还通过构造旋转不变的描述符来进一步区分不同但相似的特征。描述符通常包括关键点周围像素的梯度信息,使得特征在不同尺度和旋转下仍能保持一致性。
综上,SIFT算法的核心在于构建尺度空间,通过这个空间找到具有强局部特征和稳健性的关键点,然后提取并编码成描述符,为后续的匹配和识别提供基础。这种方法在计算机视觉和机器视觉领域广泛应用,特别是在物体识别、图像检索和三维重建等任务中。