SIFT(척도 불변 특징) 알고리즘

SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 특징 추출 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 컴퓨터 비전 시스템의 객체 인식 및 일치 성능을 향상시키기 위해 1999년에 제안되었습니다. SIFT 알고리즘은 강력하고 정확하며 이미지 인식, 3차원 재구성, 표적 탐지, 비디오 추적 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 여러 스케일 공간에서 핵심 포인트를 감지하고 핵심 포인트 주변의 로컬 특징 설명자를 추출하여 스케일 불변성을 달성합니다. SIFT 알고리즘의 주요 단계에는 스케일 공간 구성, 핵심 포인트 탐지, 핵심 포인트 위치 지정, 방향 할당 및 특징 설명자 생성이 포함됩니다. 이러한 단계를 통해 SIFT 알고리즘은 강력하고 고유한 특징을 추출하여 이미지의 효율적인 인식 및 일치를 달성할 수 있습니다.

SIFT 알고리즘은 이미지의 크기, 회전, 밝기 변화에 불변하는 주요 특징을 가지며, 고유하고 안정적인 특징점을 추출하여 효율적인 매칭 및 인식을 달성할 수 있습니다. 주요 단계에는 스케일 공간 극값 감지, 핵심 포인트 위치 지정, 방향 할당, 핵심 포인트 설명 및 매칭 등이 포함됩니다. SIFT 알고리즘은 스케일 공간 극단값 감지를 통해 다양한 스케일의 이미지에서 극단점을 감지할 수 있습니다. 핵심점 위치결정 단계에서는 국부적 극값 검출과 에지 반응 제거를 통해 안정성과 고유성을 지닌 핵심점을 결정한다. 방향 할당 단계에서는 특징 설명의 회전 불변성을 개선하기 위해 각 키 포인트에 주요 방향을 할당합니다. 키포인트 설명 단계에서는 키포인트 주변의 이미지 그라데이션 정보를 사용하여 특징을 생성합니다

1. 스케일 공간 극값 검출

원본 이미지를 가우스 차분 함수를 통해 스케일 공간에서 처리하여 극값을 검출합니다. 스케일 포인트가 다른 값. 그런 다음 DoG 연산자를 사용하여 이러한 극단점을 감지합니다. 즉, 서로 다른 스케일과 공간 위치의 가우시안 피라미드에서 가우시안 이미지의 인접한 두 레이어 간의 차이를 비교하여 스케일 불변 키 포인트를 얻습니다.

2. 키 포인트 위치 지정

다음으로 SIFT 알고리즘은 회전 변환의 불변성을 보장하기 위해 각 키 포인트에 방향을 할당합니다. 방향 할당은 그래디언트 히스토그램 통계 방법을 사용하여 각 키포인트 주변 픽셀의 그래디언트 값과 방향을 계산한 다음 이 값을 그래디언트 히스토그램에 분배하고 최종적으로 히스토그램에서 가장 큰 피크를 주요 포인트로 선택합니다. 핵심 방향.

3. 방향 할당

핵심 위치 지정 및 방향 할당 후 SIFT 알고리즘은 로컬 이미지 블록의 특징 설명자를 사용하여 각 핵심 포인트의 지역적 특성을 설명합니다. 설명자는 회전, 크기 및 밝기 변경에 대한 불변성을 보장하기 위해 주요 지점 주변의 픽셀을 기반으로 구성됩니다. 구체적으로 SIFT 알고리즘은 키포인트 주변의 이미지 블록을 여러 개의 하위 영역으로 나눈 후 각 하위 영역의 픽셀의 기울기 크기와 방향을 계산하고 128차원 특징 벡터를 구성하여 해당 이미지의 국소적 특성을 설명합니다. 핵심. .

4. 핵심 포인트 설명 및 매칭

마지막으로 SIFT 알고리즘은 두 이미지의 핵심 특징 벡터를 비교하여 이미지 매칭을 수행합니다. 구체적으로, 알고리즘은 유클리드 거리 또는 코사인 유사성을 계산하여 두 특징 벡터 간의 유사성을 평가하여 특징 일치 및 대상 인식을 달성합니다.

척도 불변 특징 변환 알고리즘은 어떻게 이미지의 핵심 포인트를 감지하나요?

SIFT 알고리즘은 가우시안 차분 함수를 통해 원본 이미지에 대한 스케일 공간 처리를 수행하여 스케일이 다른 극점을 감지합니다. 구체적으로, SIFT 알고리즘은 가우시안 피라미드를 구성함으로써 이미지의 스케일 변환을 실현합니다. 즉, 원본 이미지를 지속적으로 컨볼루션하고 다운샘플링하여 서로 다른 스케일을 가진 일련의 가우스 이미지를 얻습니다. 그런 다음, 가우시안 이미지의 인접한 두 레이어에 대해 차이 연산, 즉 DoG 연산자를 수행하여 스케일 불변 키 포인트를 얻습니다.

DoG 연산자 작업을 수행하기 전에 가우시안 피라미드의 레이어 수와 이미지의 각 레이어 크기를 결정해야 합니다. SIFT 알고리즘은 일반적으로 가우시안 피라미드를 여러 레이어로 나누고 각 레이어의 이미지 크기는 이전 레이어 이미지의 절반입니다. 이렇게 하면 이미지의 스케일 변경이 핵심 포인트 감지에 영향을 미치지 않습니다. 각 이미지 레이어에 대해 SIFT 알고리즘은 다양한 스케일에서 핵심 포인트를 감지하기 위해 여러 스케일을 선택합니다.

가우시안 피라미드의 레이어 수와 이미지의 각 레이어 크기를 결정한 후 SIFT 알고리즘은 각 이미지 레이어의 극점, 즉 가우시안 피라미드의 각 픽셀 주위의 26픽셀을 찾습니다. 해당 레이어에서 포인트 중 최대값 또는 최소값을 찾아 이를 가우시안 피라미드의 인접한 두 레이어에 있는 해당 픽셀 포인트와 비교하여 해당 포인트가 스케일 공간의 극점인지 확인합니다. 이를 통해 다양한 규모의 이미지에서 안정성과 고유성을 갖춘 핵심 포인트를 감지할 수 있습니다. SIFT 알고리즘은 낮은 대비 및 가장자리 지점을 제외하는 등 감지된 극단 지점에 대한 일부 스크리닝도 수행한다는 점에 유의해야 합니다.

키 포인트의 위치를 ​​결정한 후 SIFT 알고리즘은 키 포인트 위치 지정 및 방향 할당도 수행하여 회전 변환에 대한 불변성을 보장합니다. 구체적으로 SIFT 알고리즘은 각 키포인트 주변 픽셀의 기울기 값과 방향을 계산하고 이 값을 기울기 히스토그램에 할당합니다. 그런 다음 SIFT 알고리즘은 히스토그램에서 가장 큰 피크를 키 포인트의 주요 방향으로 선택하고 이를 포인트 방향으로 사용합니다. 이렇게 하면 키 포인트가 회전 불변임을 보장하고 후속 기능 설명을 위한 방향 정보를 제공합니다.

SIFT 알고리즘의 핵심 포인트 감지 및 위치 지정은 가우스 피라미드 및 DoG 연산자를 기반으로 하므로 알고리즘은 이미지 크기 변화에 대한 견고성이 뛰어납니다. 그러나 SIFT 알고리즘은 계산 복잡도가 높고 이미지 컨볼루션 및 차분 연산이 많이 필요하므로 적분 이미지 및 고속 필터 기술을 사용하는 등 실제 응용에서는 특정 최적화 및 가속이 필요합니다.

일반적으로 SIFT 알고리즘은 효과적인 특징 추출 알고리즘으로 견고성과 정확성이 강하고 이미지의 크기 조정, 회전, 밝기 등의 변환을 효과적으로 처리할 수 있어 효율적인 이미지 추출 및 식별이 가능합니다. . 이 알고리즘은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 분야에서 널리 사용되어 컴퓨터 비전 시스템 개발에 중요한 기여를 했습니다.

위 내용은 SIFT(척도 불변 특징) 알고리즘의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!