Speed-Up Robust Features (SURF)のアルゴリズム

(カラー画像をモノクロ化)

手順：

Step1:画像中の特徴点（Interest Point）を探す

（特徴点は黒または白丸）

Step1-1:特徴点の候補を選ぶ

Hessian行列の行列値が極大の点を選ぶ。ガウシアンのσを変えて極大値を探す。高速化のために下図（下行）の近似フィルターを使用

σに相当するのは上図フィルターのサイズ。

これによって特徴のサイズに依存しない特徴記述が可能になる。

（多分Step1-2:特徴点の絞り込み、SHIFがやっているので）

Step2:特徴点の方向決定

Haarのウエブレットフィルターを使って強度の強い方向を求める（固有ベクトルの方向のイメージ）。

ウエブレットフィルターをかけると、こんな感じ。

各特徴点の方向を決定（下図の正方形内の白線が傾き）。

Step3:決定した方向を基準にした特徴量（ベクトル）の決定

（各基準点に対して４ｘ４ｘ４＝６４個）

各特徴点の基準方向（茶色矢印）を原方向にして４ｘ４の領域について４つの特徴量（４つのΣ）を決める。（ここでもHaarのウエブレットを使用）

例えば、４つのΣは下図のようになる。

これを２画像でマッチングを取ることにより部分画像の検出が可能になる。