【画像処理】SIFTの原理・特徴・計算式

この記事では、SIFTアルゴリズムによる特徴点検出・特徴量記述の原理・特徴・計算方法についてまとめました。

SIFTとは

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) とは、特徴点検出・特徴量記述を行うアルゴリズムです。
1999年にDavid Loweによって発表されました。
回転・スケール・照明変化等に対してロバストな特徴量を記述できるのが大きな特徴です。
物体認識や検出、パノラマ写真の作成などに利用されています。

SIFTの処理手順

SIFTの処理手順を大まかに並べると次のようになります。

①特徴点検出

説明
1.1 DoG処理により、スケール・特徴点を検出する。
1.2 特徴点を絞り込み、サブピクセル位置推定を行う。

②特徴量記述

説明
2.1 勾配方向・強度を計算し、オリエンテーションを求める。
2.2 勾配方向ヒストグラムを計算し、特徴量を記述する。

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