常用特征检测算法SURFSIFTORB和FAST

Posted 2021-06-27 super尚

特征检测算法

SURF算法
特征检测的视觉不变性是一个非常重要的概念。 但是要解决尺度不变性问题，难度相当大。 为解决这一问题，计算机视觉界引入了尺度不变特征的概念。 它的理念是， 不仅在任何尺度下拍摄的物体都能检测到一致的关键点，而且每个被检测的特征点都对应一个尺度因子。 理想情况下，对于两幅图像中不同尺度的的同一个物体点， 计算得到的两个尺度因子之间的比率应该等于图像尺度的比率。近几年， 人们提出了多种尺度不变特征，本节介绍其中的一种：SURF特征。 SURF全称为“加速稳健特征”（Speeded Up Robust Feature），我们将会看到，它们不仅是尺度不变特征，而且是具有较高计算效率的特征。

SIFT算法
SURF算法是SIFT算法的加速版， 而SIFT（尺度不变特征转换， ScaleInvariant Feature Transform） 是另一种著名的尺度不变特征检测法。我们知道，SURF相对于SIFT而言，特征点检测的速度有着极大的提升，所以在一些实时视频流物体匹配上有着很强的应用。而SIFT因为其巨大的特征计算量而使得特征点提取的过程异常花费时间，所以在一些注重速度的场合难有应用场景。但是SIFT相对于SURF的优点就是，由于SIFT基于浮点内核计算特征点，因此通常认为， SIFT算法检测的特征在空间和尺度上定位更加精确，所以在要求匹配极度精准且不考虑匹配速度的场合可以考虑使用SIFT算法。

ORB算法
ORB算法比SIFT算法快100倍，比SURF算法快10倍。在计算机视觉领域有种说法，ORB算法的综合性能在各种测评里较其他特征提取算法是最好的。
ORB算法是brief算法的改进，那么我们先说一下brief算法有什么去缺点。
BRIEF的优点在于其速度，其缺点是：
不具备旋转不变性
对噪声敏感
不具备尺度不变性
而ORB算法就是试图解决上述缺点中1和2提出的一种新概念。值得注意的是，ORB没有解决尺度不变性。

FAST算法
FAST（加速分割测试获得特征， Features from Accelerated Segment Test） 。 这种算子专门用来快速检测兴趣点， 只需要对比几个像素，就可以判断是否为关键点。
跟Harris检测器的情况一样， FAST算法源于对构成角点的定义。FAST对角点的定义基于候选特征点周围的图像强度值。 以某个点为中心作一个圆， 根据圆上的像素值判断该点是否为关键点。 如果存在这样一段圆弧， 它的连续长度超过周长的3/4， 并且它上面所有像素的强度值都与圆心的强度值明显不同（全部更黑或更亮） ， 那么就认定这是一个关键点。
用这个算法检测兴趣点的速度非常快， 因此十分适合需要优先考虑速度的应用。 这些应用包括实时视觉跟踪、 目标识别等， 它们需要在实
时视频流中跟踪或匹配多个点