SIFT-Algorithmus (Scale Invariant Features).

Der Scale Invariant Feature Transform (SIFT)-Algorithmus ist ein Merkmalsextraktionsalgorithmus, der in den Bereichen Bildverarbeitung und Computer Vision verwendet wird. Dieser Algorithmus wurde 1999 vorgeschlagen, um die Objekterkennung und die Matching-Leistung in Computer-Vision-Systemen zu verbessern. Der SIFT-Algorithmus ist robust und genau und wird häufig in der Bilderkennung, dreidimensionalen Rekonstruktion, Zielerkennung, Videoverfolgung und anderen Bereichen eingesetzt. Es erreicht Skaleninvarianz, indem es Schlüsselpunkte in mehreren Skalenräumen erkennt und lokale Merkmalsdeskriptoren um die Schlüsselpunkte herum extrahiert. Zu den Hauptschritten des SIFT-Algorithmus gehören die Skalenraumkonstruktion, die Erkennung von Schlüsselpunkten, die Positionierung von Schlüsselpunkten, die Richtungszuweisung und die Generierung von Merkmalsdeskriptoren. Durch diese Schritte kann der SIFT-Algorithmus robuste und einzigartige Merkmale extrahieren, um eine effiziente Erkennung und Zuordnung von Bildern zu erreichen.

Das Hauptmerkmal des SIFT-Algorithmus besteht darin, dass er gegenüber Änderungen im Maßstab, der Drehung und der Helligkeit des Bildes invariant ist und einzigartige und stabile Merkmalspunkte extrahieren kann, um eine effiziente Zuordnung und Erkennung zu erreichen. Zu den Hauptschritten gehören die Erkennung von Extremwerten im Skalenraum, die Positionierung von Schlüsselpunkten, die Richtungszuweisung, die Beschreibung und Zuordnung von Schlüsselpunkten usw. Durch die Erkennung von Extremwerten im Skalenraum kann der SIFT-Algorithmus Extrempunkte in Bildern in verschiedenen Maßstäben erkennen. In der Phase der Schlüsselpunktpositionierung werden Schlüsselpunkte mit Stabilität und Eindeutigkeit durch lokale Extremwerterkennung und Kantenreaktionseliminierung bestimmt. In der Richtungszuweisungsphase wird jedem Schlüsselpunkt die dominante Richtung zugewiesen, um die Rotationsinvarianz der Merkmalsbeschreibung zu verbessern. In der Phase der Schlüsselpunktbeschreibung werden die Bildgradienteninformationen um die Schlüsselpunkte herum verwendet, um Merkmale zu generieren Werte mit unterschiedlichem Skalenpunkt. Anschließend wird der DoG-Operator verwendet, um diese Extrempunkte zu erkennen. Das heißt, der Unterschied zwischen zwei benachbarten Schichten von Gaußschen Bildern in Gaußschen Pyramiden mit unterschiedlichen Maßstäben und räumlichen Positionen wird verglichen, um maßstabsinvariante Schlüsselpunkte zu erhalten.

2. Schlüsselpunktpositionierung

Als nächstes weist der SIFT-Algorithmus jedem Schlüsselpunkt Richtungen zu, um die Invarianz gegenüber der Rotationstransformation sicherzustellen. Die Richtungszuweisung verwendet die statistische Methode des Gradientenhistogramms, um den Gradientenwert und die Richtung der Pixel um jeden Schlüsselpunkt herum zu berechnen, diese Werte dann auf das Gradientenhistogramm zu verteilen und schließlich den größten Peak im Histogramm als Hauptpunkt auszuwählen der entscheidende Punkt.

3. Richtungszuweisung

Nach der Schlüsselpunktpositionierung und Richtungszuweisung verwendet der SIFT-Algorithmus den Merkmalsdeskriptor des lokalen Bildblocks, um die regionalen Eigenschaften jedes Schlüsselpunkts zu beschreiben. Der Deskriptor wird auf der Grundlage von Pixeln um Schlüsselpunkte herum erstellt, um eine Invarianz gegenüber Rotations-, Skalierungs- und Helligkeitsänderungen sicherzustellen. Insbesondere unterteilt der SIFT-Algorithmus die Bildblöcke um den Schlüsselpunkt in mehrere Unterbereiche, berechnet dann die Gradientengröße und -richtung der Pixel in jedem Unterbereich und erstellt einen 128-dimensionalen Merkmalsvektor, um die lokalen Eigenschaften des zu beschreiben Kernpunkt. .

4. Schlüsselpunktbeschreibung und Abgleich

Abschließend führt der SIFT-Algorithmus einen Bildabgleich durch, indem er die Schlüsselpunktmerkmalsvektoren in den beiden Bildern vergleicht. Konkret bewertet der Algorithmus die Ähnlichkeit zwischen zwei Merkmalsvektoren, indem er ihren euklidischen Abstand oder ihre Kosinusähnlichkeit berechnet, wodurch ein Merkmalsabgleich und eine Zielerkennung erreicht werden.

Wie erkennt der skaleninvariante Merkmalstransformationsalgorithmus Schlüsselpunkte in Bildern?

Der SIFT-Algorithmus führt mithilfe der Gaußschen Differenzfunktion eine Skalenraumverarbeitung am Originalbild durch, um Extrempunkte mit unterschiedlichen Maßstäben zu erkennen. Insbesondere realisiert der SIFT-Algorithmus die Skalentransformation des Bildes durch die Konstruktion einer Gaußschen Pyramide, d. h. durch kontinuierliche Faltung und Downsampling des Originalbildes, um eine Reihe von Gaußschen Bildern mit unterschiedlichen Maßstäben zu erhalten. Anschließend werden die skaleninvarianten Schlüsselpunkte durch Ausführen einer Differenzoperation, d. h. des DoG-Operators, an zwei benachbarten Schichten von Gaußschen Bildern erhalten.

Bevor Sie den DoG-Operatorvorgang ausführen, müssen Sie die Anzahl der Schichten der Gaußschen Pyramide und den Maßstab jeder Schicht des Bildes bestimmen. Der SIFT-Algorithmus unterteilt die Gaußsche Pyramide normalerweise in mehrere Schichten, und die Größe des Bildes jeder Schicht beträgt die Hälfte des Bildes der vorherigen Schicht. Dadurch wird sichergestellt, dass die Maßstabsänderung des Bildes keinen Einfluss auf die Erkennung wichtiger Punkte hat. Für jede Bildebene wählt der SIFT-Algorithmus außerdem mehrere Maßstäbe aus, um Schlüsselpunkte in unterschiedlichen Maßstäben zu erkennen.

Nachdem die Anzahl der Schichten der Gaußschen Pyramide und der Maßstab jeder Schicht des Bildes bestimmt wurden, sucht der SIFT-Algorithmus nach Extrempunkten auf jeder Bildschicht, d. h. den 26 Pixeln um jedes Pixel der Gaußschen Pyramide Finden Sie in dieser Ebene unter den Punkten den Maximal- oder Minimalwert und vergleichen Sie ihn mit den entsprechenden Pixelpunkten in den benachbarten beiden Ebenen der Gaußschen Pyramide, um festzustellen, ob der Punkt ein Extrempunkt im Skalenraum ist. Dies ermöglicht die Erkennung von Schlüsselpunkten mit Stabilität und Eindeutigkeit in Bildern unterschiedlicher Maßstäbe. Es ist zu beachten, dass der SIFT-Algorithmus auch eine gewisse Überprüfung der erkannten Extrempunkte durchführt, z. B. den Ausschluss von Punkten mit geringem Kontrast und Randpunkten.

Nach der Bestimmung der Lage der Schlüsselpunkte führt der SIFT-Algorithmus auch die Positionierung der Schlüsselpunkte und die Richtungszuweisung durch, um die Invarianz gegenüber der Rotationstransformation sicherzustellen. Konkret berechnet der SIFT-Algorithmus den Gradientenwert und die Richtung der Pixel um jeden Schlüsselpunkt und weist diese Werte dem Gradientenhistogramm zu. Anschließend wählt der SIFT-Algorithmus den größten Peak im Histogramm als Hauptrichtung des Schlüsselpunkts aus und verwendet ihn als Richtung des Punktes. Dadurch wird sichergestellt, dass die Schlüsselpunkte rotationsinvariant sind und Richtungsinformationen für die nachfolgende Merkmalsbeschreibung bereitgestellt werden.

Es ist zu beachten, dass die Erkennung und Positionierung von Schlüsselpunkten im SIFT-Algorithmus auf der Gaußschen Pyramide und dem DoG-Operator basiert, sodass der Algorithmus eine gute Robustheit gegenüber Änderungen im Bildmaßstab aufweist. Der SIFT-Algorithmus weist jedoch eine hohe Rechenkomplexität auf und erfordert eine große Anzahl von Bildfaltungs- und Differenzoperationen. Daher sind in praktischen Anwendungen bestimmte Optimierungen und Beschleunigungen erforderlich, beispielsweise bei der Verwendung von Integralbild- und schnellen Filtertechnologien.

Im Allgemeinen weist der SIFT-Algorithmus als effektiver Merkmalsextraktionsalgorithmus eine hohe Robustheit und Genauigkeit auf und kann Transformationen wie Skalierung, Drehung und Helligkeit im Bild effektiv verarbeiten, wodurch eine effiziente Bildextraktion erreicht wird . Dieser Algorithmus wird häufig in den Bereichen Computer Vision und Bildverarbeitung eingesetzt und leistet wichtige Beiträge zur Entwicklung von Computer Vision-Systemen.

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