【计算机视觉】角点检测（Harris、SIFT）

news2024/10/7 4:30:14

Harris

角点指的是窗口延任意方向移动，都有很大变化量的点。

用数学公式表示为：

E(u,v)反映的移动后窗口的差异，w(x,y)为每个像素的点权值，I(x+u,y+v)是移动的像素值，I(x,y)是移动前的像素值。

将E(u,v)进行泰勒展开，直接建立E(u,v)和u,v的联系

最终：

M称为二阶矩矩阵（second moment matrix）

若 $I_x,I_y$ 互不影响：

$M=\begin{bmatrix} \lambda _1 & 0\\0 & \lambda_2 \end{bmatrix}$

假设 $\lambda 2 = 0$ ：

只有在u方向上变化是E才会变，因此只有 $\lambda 1, \lambda 2$ 都不为0时(x,y)才是角点。

若 $I_x,I_y$ 相关可以通过正交化变成前面的形式：

$M = \begin{bmatrix} a &c \\c & d \end{bmatrix}= R^{-1}\begin{bmatrix} \lambda_1 &0 \\ 0&\lambda_2 \end{bmatrix}R= R^{T}\begin{bmatrix} \lambda_1 &0 \\ 0&\lambda_2 \end{bmatrix}R$

$\lambda_1,\lambda_2$ 就反映了点在某个方向上的变化率，之后当 $\lambda_1,\lambda_2$ 都很大时，该点才是角点。

为了减少计算可以用R来判定是否为角点

SIFT

Harris角点检测不具有尺度不变性，窗口大小不同，响应的结果也不同。

所谓的尺度不变性，指的是提取器能够对不同的尺度下的同一个点，有比较大的响应值。

接下来，介绍的SIFT就是具有尺度不变性的特征提取算法。

在边缘提取的时候，用高斯一阶导对信号进行卷积，响应值最大的就是边界。

如果用高斯二阶导对信号进行卷积，0点就是边界点（二阶导等于0的点，对应一阶导的极值点）如果用高斯二阶导在不同的信号上进行卷积，当信号宽度与高斯滤波核匹配的时候，就能得到绝对值最大的信号，这样就建立了尺度和滤波核之间的联系。

用不同的Laplacian对同一个信号进行卷积的时候，随着 $\sigma$ 的增大，响应值会越来越不明显。

因为 $\sigma$ 作为分母， $\sigma$ 越来越大，卷积后的信号值就会越来越小，对于一阶偏导需要对卷积后的信号补偿 $\sigma$ ，对于二阶偏导需要对卷积后的信息补偿 $\sigma ^2$ ，将响应值固定在一个尺度上。

补偿之后，就能用 $\sigma$ 反映尺度

二维Laplacian高斯卷积核如下图所示：

当半径值正好与Laplacian为0的值匹配上的时候，响应值最大

假设这个圆是二进制的，简单来说就是找到一个合适的laplacian卷积核，卷积之后使得laplacian卷积核中小于0的部分权值为0，laplacian大于0的部分权值为1。

找到合适的laplacian卷积核，它的 $\sigma$ 与信号半径有对应关系

SIFT使用的是DoG模版（两个高斯模版的差分），拥有和Laplacian类似的特性

一般而言，随着 $\sigma$ 的增大，窗口也会变大，Laplacian每一次都会在原图进行卷积，卷积的成本就会增大。而DoG是利用高斯卷积核来做的，可以通过对较小 $\sigma$ 的卷积核卷积得到较大 $\sigma$ 的卷积核，减小卷积成本。

在找合适的尺度空间的时候，会进行非极大值抑制，只有当该点是27（上下两个尺度18个，当前尺度9个）个领接点中的极值时，认为该点为特征点，因此，有效DoG 个数为S时，总共的DoG个数为S+2(首尾不能构成三个尺度空间)。

每一个Octave表示对GuassianSpace缩小1/2后卷积，当我们需要更大的尺度的时候，需要跟大的sigma，意味着更大的卷积核更多的计算。SIFT算法中，将这样操作可以转换为，将图像缩小1/2，得到结果后将响应的sigma放大2倍，这样减少了计算的同时也得到了更大的尺度空间。

K的取值同样也很讲究， $k=2^{1/s}$ ，s为有效DoG个数。

K这样取值的好处是，对应高斯空间来说，只要将倒数第三图下采样2倍就能得到下一个Octave的第一个图，对于DoG空间来说，当前最后一个有效DoG的sigma与下一个Octave的第一个有效DoG的sigma是连续的（如图所示）

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