圖像檢索之基于vlfeat實(shí)現(xiàn)SIFT特征

導(dǎo)讀SIFT特征的講解已經(jīng)很多了，本文就借助vlfeat對(duì)SIFT特征的提取過(guò)程做一個(gè)總結(jié)。接下來(lái)通過(guò)本文給大家介紹圖像檢索之基于vlfeat實(shí)現(xiàn)SIFT，感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧。

概述

基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)是采用某種算法來(lái)提取圖像中的特征，并將特征存儲(chǔ)起來(lái)，組成圖像特征數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)需要檢索圖像時(shí)，采用相同的特征提取技術(shù)提取出待檢索圖像的特征，并根據(jù)某種相似性準(zhǔn)則計(jì)算得到特征數(shù)據(jù)庫(kù)中圖像與待檢索圖像的相關(guān)度，最后通過(guò)由大到小排序，得到與待檢索圖像最相關(guān)的圖像，實(shí)現(xiàn)圖像檢索。圖像檢索的結(jié)果優(yōu)劣取決于圖像特征提取的好壞，在面對(duì)海量數(shù)據(jù)檢索環(huán)境中，我們還需要考慮到圖像比對(duì)（圖像相似性考量）的過(guò)程，采用高效的算法快速找到相似圖像也至關(guān)重要。

在構(gòu)建圖像特征庫(kù)的時(shí)候，通常不會(huì)使用原始的圖像特征，這是由于Raw Feature有很多冗余信息，而且維度過(guò)高在構(gòu)建特征數(shù)據(jù)庫(kù)和匹配的時(shí)候效率較低。所以，通常要對(duì)提取到的原始特征進(jìn)行重新編碼。比較常用的三種編碼方式：

BoF , Bog of Feature 源于文本處理的詞袋模型(Bog,Bag of Words)

VLAD , Vector of Aggragate Locally Descriptor

FV , fisher vector

構(gòu)建圖像特征數(shù)據(jù)庫(kù)，通常有以下幾個(gè)步驟：

圖像預(yù)處理流程（增強(qiáng)，旋轉(zhuǎn)，濾波，縮放等）

特征提取（全局特征，局部特征：SIFT,SURF,CNN等）

對(duì)每張圖片提取的原始特征重新編碼（BoF,VLAD,FV）形成圖像的特征庫(kù)

圖像的特征庫(kù)構(gòu)建完成后，在檢索階段，主要涉及到特征的相似性度量準(zhǔn)則，排序，搜索

提取圖像的特征，

特征編碼

在圖像特征庫(kù)中進(jìn)行檢索

返回相似性較高的結(jié)果

SIFT特征

SIFT特征的講解已經(jīng)很多了，之前的博客也有過(guò)介紹。本文就借助vlfeat對(duì)SIFT特征的提取過(guò)程做一個(gè)總結(jié)。一個(gè)SIFT特征有兩部分組成：關(guān)鍵點(diǎn)（keypoint)和對(duì)應(yīng)特征描述子(Descriptor)。使用SIFT detector 進(jìn)行SIFT關(guān)鍵點(diǎn)的提取，然后使用SIFT descriptor計(jì)算關(guān)鍵點(diǎn)的描述子。也可以獨(dú)立的使用SIFT detector進(jìn)行SIFT 關(guān)鍵點(diǎn)的提取，或者使用SIFT descriptor進(jìn)行別的關(guān)鍵點(diǎn)描述子的計(jì)算。

一個(gè)SIFT keypoint是一塊圓形區(qū)域并且?guī)в蟹较颍褂?個(gè)參數(shù)描述該區(qū)域的幾何結(jié)構(gòu)：

keypoint的中心位置的坐標(biāo)(x,y)

keypoint的scale(圓形區(qū)域的半徑r)

keypoint的方向(使用弧度表示的角度θ)

一個(gè)SIFT關(guān)鍵點(diǎn)由4個(gè)參數(shù)確定:

高斯尺度的組數(shù)o=log2min(m,n)?3=log2(512)?3=6

構(gòu)建第0組，將原圖像進(jìn)行上采樣，寬和高增加一倍得到圖像I0。

第0層I0?G(x,y,σ0)

第1層I0?G(x,y,kσ0)

第2層I0?G(x,y,k2σ0)

構(gòu)建第1組，將I0進(jìn)行降采樣，得到圖像I1

第0層I1?G(x,y,2σ0)

第1層I1?G(x,y,2kσ0)

第2層I1?G(x,y,2k2σ0)

...

構(gòu)建第o組，第s層 Io?G(x,y,2oksσ)

在Lowe的算法實(shí)現(xiàn)中\(zhòng)(\sigma_0 = 1.6,o_min = -1\)。\(o_min = -1\)表示金字塔的第0組是原圖像上采樣得到的，寬和高加一倍。

DoG 極值點(diǎn)檢測(cè)

高斯圖像金字塔構(gòu)建完成后，將同一組的相鄰兩層相減就得到了\(DoG\)金字塔。

每組的層數(shù)\(S = 3\)，也就是說(shuō)每組可以得到兩層的\(DoG\)圖像，以第一組為例：其尺度為\(\sigma,k\sigma\)，只有兩項(xiàng)是無(wú)法求取極值的，需要左右兩邊都有尺度。由于無(wú)法比較取得極值，那么我們就需要繼續(xù)對(duì)每組的圖像進(jìn)行高斯模糊，使得尺度形成\(\sigma,k\sigma,k^2\sigma,k^3\sigma,k^4\sigma\)這樣就可以選擇中間的三項(xiàng)\(k\sigma,k^2\sigma,k^3\sigma\)

檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)，就是在\(DoG\)的圖像空間中尋找極值點(diǎn)，每個(gè)像素點(diǎn)要和其圖像域（同一尺度空間）和尺度域（相鄰的尺度空間）的所有相鄰點(diǎn)進(jìn)行比較，當(dāng)其大于（或者小于）所有相鄰點(diǎn)時(shí)，改點(diǎn)就是極值點(diǎn)。如圖所示，中間的檢測(cè)點(diǎn)要和其所在圖像的\(3 \times 3\)鄰域8個(gè)像素點(diǎn)，以及其相鄰的上下兩層的\(3\times 3\)領(lǐng)域18個(gè)像素點(diǎn)，共26個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行比較。

刪除不好的極值點(diǎn)

刪除兩類極值點(diǎn)

在對(duì)比度比較低低的區(qū)域檢測(cè)到的極值點(diǎn)

在圖像的邊緣部分檢測(cè)到的極值點(diǎn)

確定關(guān)鍵點(diǎn)的方向

統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵點(diǎn)鄰域像素的梯度方向分布來(lái)確定關(guān)鍵點(diǎn)的方向。具體步驟如下：

計(jì)算以特征點(diǎn)為中心，以\(3 \times1.5 \sigma\)為半徑的區(qū)域圖像的幅角和幅值，每個(gè)像點(diǎn)\(L(x,y)\)的梯度的模\(m(x,y)\)以及方向\(\theta(x,y)\)可通過(guò)下面公式求得

統(tǒng)計(jì)像素點(diǎn)的幅角和幅值的直方圖，梯度方向的直方圖的橫軸是梯度方向的角度（梯度方向的范圍是0到360度，直方圖每36度一個(gè)柱共10個(gè)柱，或者沒(méi)45度一個(gè)柱共8個(gè)柱），縱軸是梯度方向?qū)?yīng)梯度幅值的累加，在直方圖的峰值就是特征點(diǎn)的主方向。在梯度直方圖中，當(dāng)存在一個(gè)相當(dāng)于主峰值80%能量的柱值時(shí)，則可以將這個(gè)方向認(rèn)為是該特征點(diǎn)輔助方向。所以，一個(gè)特征點(diǎn)可能檢測(cè)到多個(gè)方向（也可以理解為，一個(gè)特征點(diǎn)可能產(chǎn)生多個(gè)坐標(biāo)、尺度相同，但是方向不同的特征點(diǎn)）。

得到特征點(diǎn)的主方向后，對(duì)于每個(gè)特征點(diǎn)可以得到三個(gè)信息\(k(x,y,r,\theta)\)，即位置、尺度和方向。由此可以確定一個(gè)SIFT特征區(qū)域，一個(gè)SIFT特征區(qū)域由三個(gè)值表示，中心表示特征點(diǎn)位置，半徑表示關(guān)鍵點(diǎn)的尺度，箭頭表示主方向。具有多個(gè)方向的關(guān)鍵點(diǎn)可以被復(fù)制成多份，然后將方向值分別賦給復(fù)制后的特征點(diǎn)，一個(gè)特征點(diǎn)就產(chǎn)生了多個(gè)坐標(biāo)、尺度相等，但是方向不同的特征點(diǎn)。

計(jì)算關(guān)鍵點(diǎn)描述子

在檢測(cè)部分已經(jīng)得到了SIFT關(guān)鍵點(diǎn)的位置，尺度和方向信息，生成關(guān)鍵點(diǎn)的描述子，就是使用一個(gè)向量來(lái)描述關(guān)鍵點(diǎn)及其鄰域像素的信息。由以下步驟生成描述子：

為了保證旋轉(zhuǎn)不變性，將關(guān)鍵點(diǎn)為中心的鄰域像素的坐標(biāo)軸進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，將\(x\)軸旋轉(zhuǎn)至關(guān)鍵點(diǎn)主方向，如下圖：

分塊計(jì)算鄰域內(nèi)像素的梯度方向直方圖，以關(guān)鍵點(diǎn)為中心的\(16\times16\)的區(qū)域內(nèi)，劃分\(4\times4\)個(gè)塊，分別計(jì)算每個(gè)塊的梯度直方圖，如下圖：

每個(gè)塊的梯度直方方向直方圖的計(jì)算方式，和求關(guān)鍵點(diǎn)主方向時(shí)類似：此時(shí)每個(gè)區(qū)域的梯度直方圖在0-360之間劃分為8個(gè)方向區(qū)間，每個(gè)區(qū)間為45度，即每個(gè)種子點(diǎn)有8個(gè)方向的梯度強(qiáng)度信息，最后將得到的\(4\times4\times8=128\)維的特征向量。

為了去除光照變化的影響，需對(duì)上述生成的特征向量進(jìn)行歸一化處理。在歸一化處理后，在128維的單位向量中，對(duì)大于0.2的要進(jìn)行截?cái)嗵幚恚创笥?.2的值只取0.2，然后重新進(jìn)行一次歸一化處理，其目的是為了提高鑒別性。0.2 是實(shí)驗(yàn)得出的經(jīng)驗(yàn)值。

vlfeat實(shí)現(xiàn)的sift特征提取

vlfeat是一個(gè)開(kāi)源的輕量級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，主要實(shí)現(xiàn)圖像局部特征的提取和匹配以及一些常用的聚類算法。其對(duì)sift特征提取的各個(gè)步驟進(jìn)行了封裝，使用的方法如下：

1.調(diào)用vl_sift_new初始化VlSiftFilt，設(shè)置sift提取時(shí)參數(shù)信息，如：圖像的大小，Octave的個(gè)數(shù)，每個(gè)Octave的中的層數(shù)，起始的Octave的index. 各個(gè)參數(shù)的具體含義可以參考上面sift特征提取的方法。

2.設(shè)置剔除不穩(wěn)定關(guān)鍵點(diǎn)的閾值。在上面提到，sift在進(jìn)行極值檢查后，要剔除兩類不穩(wěn)定的極值點(diǎn)：1.對(duì)比度較低區(qū)域的極值點(diǎn)；2.邊緣部分的極值點(diǎn)。可以調(diào)用

vl_sift_set_peak_thresh設(shè)置接受極值點(diǎn)是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的最小對(duì)比度。該值越小，提取到的關(guān)鍵點(diǎn)就越多。

y vl_sift_set_edge_thresh()設(shè)置一個(gè)極值點(diǎn)是在邊緣上的閾值。該值越小，提取到的關(guān)鍵點(diǎn)就越多。

這兩個(gè)參數(shù)對(duì)最終提取到的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)有很大的影響。

3.初始化工作完成后，可以循環(huán)的對(duì)尺度空間的每個(gè)Octave進(jìn)行處理了

調(diào)用 vl_sift_process_first_octave()和vl_sift_process_next_octave()來(lái)計(jì)算下一個(gè)DoG尺度空間。

調(diào)用vl_sift_detect進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)提取

對(duì)每一個(gè)提取到的關(guān)鍵點(diǎn)

vl_sift_calc_keypoint_orientations計(jì)算關(guān)鍵點(diǎn)的方向，可能多于一個(gè)

l_sift_calc_keypoint_descriptor計(jì)算每個(gè)方向的特征描述子。

4.vl_sift_delete釋放資源。

具體代碼如下：

//?初始化
????const?string?file?=?"../0.jpg";
????Mat?img?=?imread(file,IMREAD_GRAYSCALE);
????Mat?color_img?=?imread(file);
????Mat?float_img;
????img.convertTo(float_img,CV_32F);

????int?rows?=?img.rows;
????int?cols?=?img.cols;
????VlSiftFilt*?vl_sift?=??vl_sift_new(cols,rows,4,3,0);
????vl_sift_set_peak_thresh(vl_sift,0.04);
????vl_sift_set_edge_thresh(vl_sift,10);

????vl_sift_pix?*data?=?(vl_sift_pix*)(float_img.data);


????vector?kpts;
????vector?descriptors;

????vl_sift_extract(vl_sift,data,kpts,descriptors);
????
/*
????Extract?sift?using?vlfeat
????parameters:
????????vl_sfit,?VlSiftFilt*?
????????data?,?image?pixel?data?,to?be?convert?to?float
????????kpts,?keypoint?list
????????descriptors,?descriptor.?Need?to?free?the?memory?after?using.
*/
void?vl_sift_extract(VlSiftFilt?*vl_sift,?vl_sift_pix*?data,
????????????????????vector?&kpts,vector?&descriptors)?{
????
????//?Detect?keypoint?and?compute?descriptor?in?each?octave
????if(vl_sift_process_first_octave(vl_sift,data)?!=?VL_ERR_EOF){
????????while(true){
????????????vl_sift_detect(vl_sift);

????????????VlSiftKeypoint*?pKpts?=?vl_sift->keys;
????????????for(int?i?=?0;?i?nkeys;?i?++)?{

????????????????double?angles[4];
????????????????//?計(jì)算特征點(diǎn)的方向，包括主方向和輔方向，最多4個(gè)
????????????????int?angleCount?=?vl_sift_calc_keypoint_orientations(vl_sift,angles,pKpts);

????????????????//?對(duì)于方向多于一個(gè)的特征點(diǎn)，每個(gè)方向分別計(jì)算特征描述符
????????????????//?并且將特征點(diǎn)復(fù)制多個(gè)
????????????????for(int?i?=?0?;?i?vlfeat中sift提取接受的是float類型的數(shù)據(jù)，所以要先將讀到的數(shù)據(jù)圖像轉(zhuǎn)換為float。和OpenCV中的sift提取的對(duì)比結(jié)果如下：
vlfeat提取的特征點(diǎn)是用綠色畫出來(lái)的，共有1961個(gè)特征點(diǎn)。
OpenCV的是藍(lán)色，有4617個(gè)特征點(diǎn)。
Summary幾年前寫過(guò)一篇關(guān)于SIFT的文章，SIFT特征詳解 當(dāng)時(shí)多是從理論上。現(xiàn)在在做圖像檢索的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)還是有很多東西理解的不是很清晰，比如：關(guān)鍵點(diǎn)的多個(gè)方向，不穩(wěn)定極值點(diǎn)的剔除以及梯度方向直方圖計(jì)算等等。
正在做一個(gè)圖像檢索的項(xiàng)目，陸續(xù)將項(xiàng)目的中學(xué)到一些知識(shí)總結(jié)下來(lái)，下一篇是關(guān)于均值聚類的，對(duì)提取到的圖像特征進(jìn)行聚類生成視覺(jué)特征(Visul Feature)
到此這篇關(guān)于圖像檢索之基于vlfeat實(shí)現(xiàn)SIFT的文章就介紹到這了,更多相關(guān)圖像檢索vlfeat內(nèi)容請(qǐng)搜索好二三四以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好二三四！