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c# - 如何将 SURF 兴趣点与图像数据库匹配

coder 2024-05-20 原文

我在 C# (OpenSurf) 中使用 SURF 算法从图像中获取兴趣点列表。这些兴趣点中的每一个都包含一个描述符向量、一个 x 坐标 (int)、一个 y 坐标 (int)、比例 (float) 和方向 (float)。

现在,我想将一个图像的兴趣点与数据库中的图像列表进行比较,该列表也有一个兴趣点列表,以找到最相似的图像。即:[Image(I.P.)] COMPARETO [List of Images(I.P.)]。 => 最佳匹配。单独比较图像会产生不令人满意的结果。

在搜索 stackoverflow 或其他站点时,我发现的最佳解决方案是构建 FLANN 索引,同时跟踪兴趣点的来源。但在实现之前,我有一些让我感到困惑的问题:

1)当根据他们的 SURF 兴趣点匹配图像时,我发现的一种算法通过相互比较它们的距离 (x1,y1->x2,y2) 并找到总距离最小的图像来进行匹配。比较兴趣点时是否从未使用描述符或方向?

2)如果使用描述符,那么我如何比较它们?我无法弄清楚如何使用索引树将 64 点(1 张图像)的 X 向量与 64 点(多张图像)的 Y 向量进行比较。

我真的很感激一些帮助。我搜索过的所有地方或找到的API,都只支持一张图片与另一张图片的匹配,不支持一张图片与图片列表的有效匹配。

最佳答案

这里有很多东西。

为了知道两个图像(几乎)相等,您必须找到两者的单应投影,以便投影导致投影特征位置之间的误差最小。蛮力是可能的,但效率不高,所以一个技巧是假设相似的图像也倾向于在同一地点具有特征位置(给予或接受一点)。例如,在拼接图像时,通常仅从稍微不同的角度和/或位置拍摄要拼接的图像;即使没有,距离也可能会随着方向的差异而增加(“成比例地”)。

这意味着您可以 - 作为一个广泛的阶段 - 通过查找 k 来选择候选图像。所有图像对之间具有最小空间距离(k最近邻)的点对,并仅对这些点执行单应性。只有这样,您才能比较投影的点对空间距离并按所述距离对图像进行排序;最低距离意味着可能的最佳匹配(考虑到情况)。

如果我没记错的话,描述符按角度直方图中最强的角度定向。 Theat 意味着您还可以决定直接采用 64 维或 128 维特征描述符的欧几里得 (L2) 距离来获得两个给定特征的实际特征空间相似度,并对最佳 k 执行单应性。候选人。 (不过,您不会比较找到描述符的尺度,因为这会违背尺度不变性的目的。)

这两个选项都很耗时,并且直接取决于图像和特征的数量;换句话说:愚蠢的想法。

近似最近邻

一个巧妙的技巧是根本不使用实际距离,而是使用近似距离。换句话说,你想要一个近似最近邻算法,而 FLANN (虽然不适用于 .NET)将是其中之一。

这里的一个关键点是投影搜索算法。它是这样工作的:
假设您要比较 64 维特征空间中的描述符。您生成一个随机的 64 维向量并对其进行归一化,从而得到特征空间中的任意单位向量;让我们称之为 A .现在(在索引期间)您可以针对该向量形成每个描述符的点积。这将每个 64 维向量投影到 A ,产生一个单一的实数 a_n . (此值 a_n 表示描述符沿 A 相对于 A 的原点的距离。)

我从 this 借来的这张图片关于 PCA 的 CrossValidated 的回答在视觉上展示了它;将旋转视为 A 的不同随机选择的结果,其中红点对应于投影(因此,标量 a_n)。红线显示您使用该方法所犯的错误,这就是搜索近似的原因。



您将需要 A再次搜索,所以你存储它。您还可以跟踪每个预计值 a_n以及它来自的描述符;此外,您对齐每个 a_n (带有指向其描述符的链接)在一个列表中,按 a_n 排序.

使用来自 here 的另一张图片进行澄清,我们对沿轴 A 的投影点的位置感兴趣:



a_0 .. a_3图像中的 4 个投影点大约是 sqrt(0.5²+2²)=1.58 , sqrt(0.4²+1.1²)=1.17 , -0.84-0.95 ,对应于他们到 A 的距离的起源。

如果你现在想找到相似的图像,你也可以这样做:将每个描述符投影到 A 上。 ,产生一个标量 q (询问)。现在你去q的位置在列表中并取 k周围的条目。这些是您的近似最近邻居。现在取这些 k 的特征空间距离值并按最低距离排序 - 顶部是您的最佳候选者。

回到最后一张图片,假设最高点是我们的查询。它的投影是 1.58它的近似最近邻(四个投影点中的)是 1.17 处的那个。 .它们在特征空间上并不是很接近,但考虑到我们只使用两个值比较了两个 64 维向量,也没有那么糟糕。

你会看到那里的限制,类似的预测根本不需要原始值接近,这当然会导致相当有创意的匹配。为了适应这一点,您只需生成更多的基向量 B , C等 - 说 n其中 - 并为每个跟踪单独的列表。拿 k所有这些的最佳匹配,对 k*n 的列表进行排序64维向量根据它们与查询向量的欧几里德距离,对最好的向量进行单应性处理,并选择投影误差最低的向量。

关于此的简洁部分是,如果您有 n (随机,归一化)投影轴并且想要在 64 维空间中搜索,您只需将每个描述符乘以 n x 64矩阵,导致 n标量。

关于c# - 如何将 SURF 兴趣点与图像数据库匹配,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/8255040/

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