Algorithme SIFT (Scale Invariant Features)
L'algorithme SIFT (Scale Invariant Feature Transform) est un algorithme d'extraction de caractéristiques utilisé dans les domaines du traitement d'images et de la vision par ordinateur. Cet algorithme a été proposé en 1999 pour améliorer les performances de reconnaissance et de correspondance d'objets dans les systèmes de vision par ordinateur. L'algorithme SIFT est robuste et précis et est largement utilisé dans la reconnaissance d'images, la reconstruction tridimensionnelle, la détection de cibles, le suivi vidéo et d'autres domaines. Il obtient l'invariance d'échelle en détectant les points clés dans plusieurs espaces d'échelle et en extrayant des descripteurs de caractéristiques locales autour des points clés. Les principales étapes de l'algorithme SIFT comprennent la construction d'un espace d'échelle, la détection des points clés, le positionnement des points clés, l'attribution de directions et la génération de descripteurs de caractéristiques. Grâce à ces étapes, l’algorithme SIFT peut extraire des fonctionnalités robustes et uniques pour obtenir une reconnaissance et une correspondance efficaces des images.
L'algorithme SIFT a la principale caractéristique d'être invariant aux changements d'échelle, de rotation et de luminosité de l'image, et peut extraire des points caractéristiques uniques et stables pour obtenir une correspondance et une reconnaissance efficaces. Ses principales étapes comprennent la détection des valeurs extrêmes de l'espace d'échelle, le positionnement des points clés, l'attribution de direction, la description et la correspondance des points clés, etc. Grâce à la détection des valeurs extrêmes de l'espace d'échelle, l'algorithme SIFT peut détecter des points extrêmes dans des images à différentes échelles. Au cours de l'étape de positionnement des points clés, les points clés présentant une stabilité et un caractère unique sont déterminés grâce à la détection des valeurs extrêmes locales et à l'élimination des réponses de bord. L'étape d'attribution de direction attribue la direction dominante à chaque point clé pour améliorer l'invariance de rotation de la description des caractéristiques. L'étape de description des points clés utilise les informations de dégradé d'image autour des points clés pour générer des caractéristiques
1. Détection des valeurs extrêmes de l'espace d'échelle
Effectuez un traitement spatial d'échelle sur l'image d'origine via la fonction de différence gaussienne afin de détecter les valeurs extrêmes valeurs avec différentes échelles point. Ensuite, l'opérateur DoG est utilisé pour détecter ces points extrêmes, c'est-à-dire que la différence entre deux couches adjacentes d'images gaussiennes dans des pyramides gaussiennes d'échelles et de positions spatiales différentes est comparée pour obtenir des points clés invariants d'échelle.
2. Positionnement des points clés
Ensuite, l'algorithme SIFT attribue des directions à chaque point clé pour assurer l'invariance à la transformation de rotation. L'allocation de direction utilise la méthode statistique de l'histogramme de gradient pour calculer la valeur du gradient et la direction des pixels autour de chaque point clé, puis distribuer ces valeurs à l'histogramme de gradient, et enfin sélectionner le plus grand pic de l'histogramme comme point principal de la direction du point clé.
3. Allocation de direction
Après le positionnement des points clés et l'attribution de la direction, l'algorithme SIFT utilise le descripteur de caractéristiques du bloc d'image local pour décrire les caractéristiques régionales de chaque point clé. Le descripteur est construit sur la base de pixels autour de points clés pour garantir l'invariance aux changements de rotation, d'échelle et de luminosité. Plus précisément, l'algorithme SIFT divise les blocs d'image autour du point clé en plusieurs sous-régions, puis calcule l'ampleur et la direction du gradient des pixels dans chaque sous-région et construit un vecteur de caractéristiques à 128 dimensions pour décrire les caractéristiques locales de l'image. point clé. .
4. Description et correspondance des points clés
Enfin, l'algorithme SIFT effectue une correspondance d'image en comparant les vecteurs de caractéristiques des points clés dans les deux images. Plus précisément, l'algorithme évalue la similarité entre deux vecteurs de caractéristiques en calculant leur distance euclidienne ou leur similarité cosinusoïdale, obtenant ainsi une correspondance de caractéristiques et une reconnaissance de cible.
Comment l'algorithme de transformation de caractéristiques invariant à l'échelle détecte-t-il les points clés dans les images ?
L'algorithme SIFT effectue un traitement spatial d'échelle sur l'image originale via la fonction de différence gaussienne pour détecter les points extrêmes avec différentes échelles. Plus précisément, l'algorithme SIFT réalise la transformation d'échelle de l'image en construisant une pyramide gaussienne, c'est-à-dire en convoluant et en sous-échantillonnant continuellement l'image originale pour obtenir une série d'images gaussiennes à différentes échelles. Ensuite, des points clés invariants d'échelle sont obtenus en effectuant une opération de différence, à savoir l'opérateur DoG, sur deux couches adjacentes d'images gaussiennes.
Avant d'effectuer l'opération d'opérateur DoG, il est nécessaire de déterminer le nombre de couches de la pyramide gaussienne et l'échelle de chaque couche de l'image. L'algorithme SIFT divise généralement la pyramide gaussienne en plusieurs couches, et la taille de l'image de chaque couche est la moitié de celle de la couche précédente. Cela garantit que le changement d'échelle de l'image n'affectera pas la détection des points clés. Pour chaque couche d'image, l'algorithme SIFT sélectionne également plusieurs échelles afin de détecter les points clés à différentes échelles.
Après avoir déterminé le nombre de couches de la pyramide de Gauss et l'échelle de chaque couche de l'image, l'algorithme SIFT recherchera les points extrêmes sur chaque couche d'image, c'est-à-dire les 26 pixels autour de chaque pixel de la pyramide de Gauss. dans cette couche Parmi les points, recherchez la valeur maximale ou minimale et comparez-la avec les points de pixels correspondants dans les deux niveaux adjacents de la pyramide gaussienne pour déterminer si le point est un point extrême dans l'espace d'échelle. Cela permet la détection de points clés avec stabilité et unicité dans des images de différentes échelles. Il convient de noter que l'algorithme SIFT effectuera également un certain filtrage des points extrêmes détectés, comme l'exclusion des points de faible contraste et des bords.
Après avoir déterminé l'emplacement des points clés, l'algorithme SIFT effectuera également le positionnement des points clés et l'attribution de direction pour garantir l'invariance à la transformation de rotation. Plus précisément, l'algorithme SIFT calcule la valeur du gradient et la direction des pixels autour de chaque point clé et attribue ces valeurs à l'histogramme du gradient. Ensuite, l'algorithme SIFT sélectionnera le plus grand pic de l'histogramme comme direction principale du point clé et l'utilisera comme direction du point. Cela garantit que les points clés sont invariants en termes de rotation et fournit des informations de direction pour la description ultérieure des fonctionnalités.
Il est à noter que la détection et le positionnement des points clés dans l'algorithme SIFT sont basés sur la pyramide gaussienne et l'opérateur DoG, l'algorithme a donc une bonne robustesse aux changements d'échelle de l'image. Cependant, l'algorithme SIFT présente une complexité de calcul élevée et nécessite un grand nombre d'opérations de convolution et de différence d'image. Par conséquent, certaines optimisations et accélérations sont nécessaires dans des applications pratiques, telles que l'utilisation de technologies d'image intégrale et de filtrage rapide.
En général, l'algorithme SIFT, en tant qu'algorithme d'extraction de caractéristiques efficace, présente une robustesse et une précision élevées et peut gérer efficacement les transformations telles que l'échelle, la rotation et la luminosité de l'image, permettant ainsi une extraction et une identification efficaces. . Cet algorithme a été largement utilisé dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement d’images, apportant d’importantes contributions au développement des systèmes de vision par ordinateur.
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