SURF算法分析

机器视觉中基于SURF算法的目标识别研究第一章：引言随着计算机技术的不断发展，机器视觉技术逐渐应用于各种领域。

其中，目标识别是机器视觉技术的重要应用之一，可以在自动控制、工业制造、军事等领域中发挥重要作用。

在目标识别中，特征点检测和匹配是关键技术。

SURF算法是一种快速有效的特征点检测和匹配算法，已经得到广泛应用。

本文将介绍机器视觉中基于SURF算法的目标识别研究，具体包括SURF算法原理、SURF算法在目标识别中的应用及其优劣势分析、SURF算法在实际系统中的应用及其发展趋势等。

第二章：SURF算法原理SURF算法是加速稳健特征（Speeded Up Robust Feature）的缩写。

它是基于尺度空间理论的特征点检测和匹配算法。

SURF算法主要包括三个步骤：尺度空间构建、特征点检测和特征描述。

尺度空间构建是指先将原始图像进行高斯滤波，得到不同尺度下的图像金字塔，然后通过差分的方式得到尺度不变的DoG （Difference of Gaussian）图像组。

特征点检测是指在DoG图像组中检测出极值点，SURF算法中采用的是Hessian矩阵。

特征描述是指在检测到的特征点周围的邻域内，计算一组具有较强区分度的局部特征描述子，SURF算法中采用的是基于积分图像的Haar小波特征描述子。

第三章：SURF算法在目标识别中的应用及其优劣势分析SURF算法在目标识别中的应用主要包括两个方面：特征点检测和匹配。

特征点检测是指在图像中寻找具有独特性、稳定性和可重复性的特征点，SURF算法对尺度空间建立和特征点检测都有良好的性能，能够有效地检测到目标物体中的关键点。

匹配是指在两个图像中寻找相似的特征点，SURF算法具有较高的匹配准确率和速度，能够实现快速准确地目标匹配。

但是，SURF算法也存在一些不足之处，比如对图像旋转、缩放、变形等变化不够鲁棒，需要额外的操作来进行补偿。

第四章：SURF算法在实际系统中的应用及其发展趋势SURF算法在实际系统中的应用非常广泛，例如在工业机器人、自动驾驶、安防监控等领域中都得到了应用。

surf算法代码-回复什么是Surf算法Surf算法（Speeded Up Robust Features）是一种用于图像特征检测和描述的计算机视觉算法。

它是在2006年由Herbert Bay等人提出的，旨在提高图像处理中的特征点检测与匹配的速度和准确性。

Surf算法在计算机视觉和图像处理领域中得到广泛应用，它的主要目标是在图像中找到稳定且唯一的局部特征点。

Surf算法的步骤1. 尺度空间构建：Surf算法在图像中使用多尺度空间来有效地检测特征点。

它通过不断模糊图像，并计算模糊后的图像与原始图像的差异来构建多尺度空间。

算法使用一个高斯滤波器来进行图像模糊，并通过逐渐增加滤波器的方差来构建不同尺度下的图像。

这样做的目的是使得算法能够在不同尺度下检测到特征点，而不受图像缩放的影响。

2. 关键点检测：在构建好尺度空间后，Surf算法会在每个尺度中检测关键点。

关键点是那些在图像中具有稳定尺度和位置，并且对缩放、旋转和光照变化具有不变性的点。

Surf算法使用Hessian矩阵来检测关键点。

Hessian矩阵是一个用于测量图像局部变化的矩阵，在Surf算法中，它被用来检测图像中的高强度点。

3. 关键点定位：在检测到关键点后，Surf算法会对关键点进行精确定位。

它使用一个Haar 小波响应来定位关键点的位置和方向。

Haar小波是一种多尺度基函数，它能够识别出图像中的边缘和纹理特征。

Surf算法利用Haar小波响应来定位出关键点的具体位置和方向，以便后续的特征描述步骤。

4. 特征描述：在完成关键点定位后，Surf算法会对每个关键点进行描述，以便后续的特征匹配。

Surf算法使用了一种叫做加速权重积分（Fast Hessian）的方法来生成特征描述子。

特征描述子是一个向量，它能够描述关键点周围区域的结构和纹理信息。

Surf算法会通过计算关键点周围区域的灰度变化来生成特征描述子。

5. 特征点匹配：在完成特征描述后，Surf算法会使用一种叫做KD树的数据结构来进行特征点的匹配。

特征点检测学习(surf算法)网上有些文章对surf做了介绍，比如：surf算法原理,有一些简单介绍.对surf的某些细节做了通俗易懂的解释.一、Surf描述子形成步骤1. 构造高斯金字塔尺度空间其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同，就是因为这些不同才加快了其检测的速度。

Sift采用的是DOG图像，而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。

首先来看看图像中某个像素点的Hessian 矩阵，如下：即每一个像素点都可以求出一个Hessian矩阵。

但是由于我们的特征点需要具备尺度无关性，所以在进行Hessian矩阵构造前，需要对其进行高斯滤波。

这样，经过滤波后在进行Hessian的计算，其公式如下：公式中的符号，估计有点数学基础的朋友都能够猜到，这里就不多解释了。

最终我们要的是原图像的一个变换图像，因为我们要在这个变换图像上寻找特征点，然后将其位置反映射到原图中，例如在sift中，我们是在原图的DOG图上寻找特征点的。

那么在surf中，这个变换图是什么呢？从surf的众多资料来看，就是原图每个像素的Hessian矩阵行列式的近似值构成的。

其行列式近似公式如下：由于求Hessian时要先高斯平滑，然后求二阶导数，这在离散的像素点是用模板卷积形成的，这2中操作合在一起用一个模板代替就可以了，比如说y方向上的模板如下：该图的左边即用高斯平滑然后在y方向上求二阶导数的模板，为了加快运算用了近似处理，其处理结果如右图所示，这样就简化了很多。

并且右图可以采用积分图来运算，大大的加快了速度，关于积分图的介绍，可以去查阅相关的资料。

同理，x和y方向的二阶混合偏导模板如下所示：上面讲的这么多只是得到了一张近似hessian行列式图，这例比sift中的DOG图，但是在金字塔图像中分为很多层，每一层叫做一个octave，每一个octave中又有几张尺度不同的图片。

在sift算法中，同一个octave层中的图片尺寸(即大小)相同，但是尺度(即模糊程度)不同，而不同的octave层中的图片尺寸大小也不相同，因为它是由上一层图片降采样得到的。

opencv之SURF算法原理及关键点检测在基础篇里面讲模板匹配的时候已经介绍过，图像匹配主要有基于灰度和基于特征两种方法。

基于特征匹配的方法有很多种如：FAST、HARRIS、SIFT、SURF、SUSAN等。

其中SIFT算法由D.G.Lowe于1999年提出，2004年完善总结。

SIFT是一种鲁棒性好的尺度不变特征描述方法，但SIFT算法计算数据量大、时间复杂度高、算法耗时长。

针对上述缺点许多研究者对SIFT算法做了不同的改进，Yanke等人提出用PCA-SIFT方法对特征描述进行数据降维，但在没有任何先验知识的情况下反而增加了计算量；Delpont等人提出用SVD方法进行特征匹配，但匹配过程计算复杂，且不能用于宽基线匹配；Grabner等人用积分图像虽提高了SIFT的计算速度，但是降低了SIFT方法的优越性。

Herbert Bay等人于2006年提出了SIFT算法的改进算法SURF算法，其性能超过了SIFT算法且能够获得更快的速度。

SURF在光照变化和视角变化不变性方面的性能接近SIFT算法，尤其对图像严重模糊和旋转处理得非常好。

且标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，SURF算法最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像的概念，这大大加快了程序的运行速度。

SURF算法和SIFT算法在opencv中是一种很高级的算法，opencv提供了SURF算法的API接口。

需要说明的是SURF和SIFT算法在OpenCV提供的nonfree中，而且在OpenCV3.x后不再集成到OpenCV发行版中，同意存放到opencv_contrib中，需要去opencv github页面手动下载编译。

点击跳转，编译方法网上有很多教-程。

2.Surf原理特征点的提取基于尺度空间理论，我们通过检测图像局部极值点来锁定特征点坐标，即局部的最亮点或最暗点。

2.1构建Hessian矩阵SURF算法检测特征点是基于Hessian矩阵实现的，Hessian矩阵是SURF 算法的核心。

SURF算法详解Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征）一．积分图像什么是积分图像积分图像是输入的灰度图像经过一种像素间的累加运算得到种新的图像媒介。

对于一幅灰度的图像，积分图像中的任意一点（x,y）的值是指从图像的左上角到这个点的所构成的矩形区域内所有的点的灰度值之和积分图像的作用积分图像是SURF算法减小计算量的关键，从SIFT到SURF算法的性能提升很大程度归功于积分图像的使用积分图像与原始图像的关系a.相同点：积分图像与原始图像的尺寸相同，积分图像中每个位置坐标与原始灰度图像的像素坐标相对应。

b.不同点：不同的是，在原始图像采用灰度图像的情况下，灰度图像每个像素使用8bit表示，而积分图像由于像素的累加运算，或者由于图像尺度的变化，积分图像中每个像素位宽将会需要积分的像素尾款来表示如何得到积分图像a.积分像素值1.坐标系的建立对于一幅原始的灰度图像，以图像中的第一个像素位置作为坐标原点，向右为轴正向，向下为轴正向建立坐标系。

2.积分像素值的确定将任意像素与坐标原点之间围成的矩形区域内所有像素值相加得到一个新的值，在这里我们把它定义为积分像素值。

b.积分图像的确定原始图像中每个像素经过运算都会得到新的积分像素值，最终构成一幅新的积分图像。

c.积分图像的作用有了积分图像的概念，在原始图像中我们可以计算任意矩形区域内的像素之和。

这种运算方式有效的减少了运算量，因为矩形的面积大小不会影响到运算量。

任意矩形内的像素累加只需要使用矩形四个顶角位置的积分像素值进行加减运算即可得到。

如果要计算矩形内的所有像素的累加值只需要再积分图像中找到对应，，，四个位置的积分像素的值进行加减运算：二．Hessian矩阵0.与SIFT算法对比a. SIFT算法采用的是DoG图像，而SURF采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像b. SIFT算法中使用高斯差分对、和进行近似估计，使用、和函数代替高斯拉普拉斯函数，即Hessian矩阵通过高斯差分后得到近似估计的Hessian矩阵高斯函数的高阶微分与离散的图像函数做卷积运算时相当于使用高斯滤波模板对图像做滤波处理其行列式为a.图像中某个像素点Hessian矩阵即每一个像素点都可以求出一个Hessian矩阵。

SURF算法⼀、原理：Sift算法的优点是特征稳定，对旋转、尺度变换、亮度保持不变性，对视⾓变换、噪声也有⼀定程度的稳定性；缺点是实时性不⾼，并且对于边缘光滑⽬标的特征点提取能⼒较弱。

Surf（Speeded Up Robust Features）改进了特征的提取和描述⽅式，⽤⼀种更为⾼效的⽅式完成特征的提取和描述。

⼆、Surf实现流程如下：1. 构建Hessian（⿊塞矩阵），⽣成所有的兴趣点，⽤于特征的提取⿊塞矩阵（Hessian Matrix）是⼀个多元函数的⼆阶偏导数构成的⽅阵，描述了函数的局部曲率。

由德国数学家Ludwin Otto Hessian于19世纪提出。

surf构造的⾦字塔图像与sift有很⼤不同，Sift采⽤的是DOG图像，⽽surf采⽤的是Hessian矩阵⾏列式近似值图像。

Hessian矩阵是Surf算法的核⼼，构建Hessian矩阵的⽬的是为了⽣成图像稳定的边缘点（突变点），为下⽂的特征提取做好基础。

每⼀个像素点都可以求出⼀个Hessian矩阵。

Hessian矩阵的判别式为：当Hessian矩阵的判别式取得局部极⼤值时，判定当前点是⽐周围邻域内其他点更亮或更暗的点，由此来定位关键点的位置。

在SURF算法中，图像像素l(x，y)即为函数值f(x，y)。

但是由于我们的特征点需要具备尺度⽆关性，所以在进⾏Hessian矩阵构造前，需要对其进⾏⾼斯滤波，选⽤⼆阶标准⾼斯函数作为滤波器。

H矩阵的三个矩阵元素L_xx, L_xy, L_yy从⽽计算出H矩阵：Surf使⽤了盒式滤波器来近似替代⾼斯滤波器，提⾼运算速度。

盒式滤波器（Boxfilter）对图像的滤波转化成计算图像上不同区域间像素和的加减运算问题，只需要简单⼏次查找积分图就可以完成。

每个像素的Hessian矩阵⾏列式的近似值：2. 构建尺度空间同Sift⼀样，Surf的尺度空间也是由O组L层组成，不同的是，Sift中下⼀组图像的尺⼨是上⼀组的⼀半，同⼀组间图像尺⼨⼀样，但是所使⽤的⾼斯模糊系数逐渐增⼤；⽽在Surf中，不同组间图像的尺⼨都是⼀致的，但不同组间使⽤的盒式滤波器的模板尺⼨逐渐增⼤，同⼀组间不同层间使⽤相同尺⼨的滤波器，但是滤波器的模糊系数逐渐增⼤。

SIFTSURFORBFAST特征提取算法比较在计算机视觉领域中，SIFT(Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换)、SURF(Speeded Up Robust Features，加速鲁棒特征)、ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF，方向性的快速特征和旋转的BRIEF)、FAST(Features from Accelerated Segment Test，加速线段测试特征)都是常用的特征提取算法。

本文将对这四种算法进行比较，主要从算法原理、特点以及在不同应用场景的优缺点进行分析。

1.SIFT算法SIFT算法是由Lowe在1999年提出的一种获取图像局部特征的算法。

其主要兴趣点在于尺度不变特征的提取，通过尺度空间构建和关键点提取和描述来实现图像匹配。

SIFT算法的特点是具有旋转不变性、尺度不变性和光照不变性。

然而，SIFT算法计算复杂度较高，不适合实时应用。

2.SURF算法SURF算法是由Bay等人在2024年提出的一种加速鲁棒特征提取算法。

与SIFT算法相比，SURF算法主要优化了尺度空间构建、关键点检测和描述子生成等步骤。

SURF算法利用图像的Hessian矩阵来检测尺度空间的极值点，并通过Haar小波响应计算描述子。

该算法具有较好的尺度不变性和旋转不变性，同时计算速度更快。

然而，SURF算法对于局部对比度较低的图像特征提取效果较差。

3.ORB算法ORB算法是由Rublee等人在2024年提出的一种速度和描述能力兼具的特征提取算法。

该算法结合了FAST关键点检测和BRIEF描述子生成算法，并引入了旋转和尺度不变性。

ORB算法在FAST检测关键点时，通过计算像素灰度和检测周围点的弧长度来提高检测的稳定性。

在描述子生成过程中，ORB算法利用了方向梯度直方图(DOG)来提取关键点的旋转信息。

ORB算法具有快速、简单和可靠的特点，适合于实时应用。

多种角度比较SIFT、SURF、BRISK、ORB、FREAK算法一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，特征点检测与描述算法在图像匹配、目标识别、三维重建等领域扮演着举足轻重的角色。

在众多特征点算法中，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）、SURF（Speeded Up Robust Features，加速鲁棒特征）、BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints，二进制鲁棒不变可伸缩关键点）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，带方向性的FAST和旋转的BRIEF）以及FREAK（Fast Retina Keypoint，快速视网膜关键点）等算法因其优秀的性能而备受关注。

本文旨在对这五种算法进行多角度的比较分析，以便读者更全面地了解它们的性能特点，为实际应用提供参考。

我们将从算法原理、计算效率、特征点稳定性、抗噪声干扰能力、旋转不变性、尺度不变性等多个维度对五种算法进行深入探讨。

通过理论分析和实验验证，本文将揭示各算法在不同应用场景下的优势和不足，为算法的选择和优化提供有力依据。

本文还将结合实际应用案例，展示各算法在图像匹配、目标跟踪、全景拼接等领域的实际应用效果，以便读者更好地理解各算法在实际应用中的表现。

通过本文的阅读，读者将能够全面掌握五种主流特征点检测与描述算法的核心原理、性能特点和应用场景，为计算机视觉领域的深入研究和实践应用提供有力支持。

二、算法原理比较在深入了解SIFT、SURF、BRISK、ORB和FREAK这五种算法的原理之后，我们可以从多个角度对它们进行比较。

首先是特征点检测与描述子生成。

SIFT（尺度不变特征变换）通过DOG（差分高斯）金字塔来检测关键点，并使用128维向量进行描述。

SURF（加速鲁棒特征）则使用Hessian矩阵和积分图像进行关键点检测，并生成64维描述子。

Surf算法原理Surf算法是对Sift算法的⼀种改进，主要是在算法的执⾏效率上，⽐Sift算法来讲运⾏更快！1、算法原理；2、源码简析；3、OpenCV中Demo分析；4、⼀些关于Surf算法的剖析。

Surf算法原理：参考资料：作为尺度不变特征变换算法（Sift算法）的加速版，Surf算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有⼀个——积分图像haar求导。

我们先来看介绍Sift算法的基本过程，然后再介绍Surf算法。

1、Sift算法简介Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述⼦，并于2004年进⾏了更深⼊的发展和完善。

Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发⽣平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能⼒。

总体来说，Sift算⼦具有以下特性：(1) 、Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持⼀定程度的稳定性。

(2) 、独特性好，信息量丰富，适⽤于在海量特征数据库中进⾏快速、准确的匹配。

(3) 、多量性，即使少数的⼏个物体也可以产⽣⼤量Sift特征向量。

(4) 、速度相对较快，经优化的Sift匹配算法甚⾄可以达到实时的要求。

(5) 、可扩展性强，可以很⽅便的与其他形式的特征向量进⾏联合。

其 Sift算法的三⼤⼯序为，(1)提取关键点；(2)对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器；(3)通过两⽅特征点（附带上特征向量的关键点）的两两⽐较找出相互匹配的若⼲对特征点，也就建⽴了景物间的对应关系。

提取关键点和对关键点附加详细的信息（局部特征）也就是所谓的描述器可以称做是Sift特征的⽣成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化⽆关的特征向量，Sift特征的⽣成⼀般包括以下⼏个步骤：(1) 、构建尺度空间，检测极值点，获得尺度不变性；(2) 、特征点过滤并进⾏精确定位；(3) 、为特征点分配⽅向值；(4) 、⽣成特征描述⼦。