SIFT特征匹配

参考：https://zhidao.baidu.com/question/2053661095243051507.html

一、特征点（角点）匹配

　　图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。
　　角点匹配可以分为以下四个步骤：
　　1、提取检测子：在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点（角点），比如纹理丰富的物体边缘点等。
　　2、提取描述子：对于检测出的角点，用一些数学上的特征对其进行描述，如梯度直方图，局部随机二值特征等。检测子和描述子的常用提取方法有：sift，harris，surf，fast，agast，brisk，freak，brisk，brief/orb等。
　　3、匹配：通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系，常用方法如 flann等。
　　4、消噪：去除错误匹配的外点，保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。

二、SIFT匹配方法的提出

　　为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点，SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹配方式：取一幅图像中的一个SIFT关键点，并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点，在这两个关键点中，如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T，则接受这一对匹配点。因为对于错误匹配，由于特征空间的高维性，相似的距离可能有大量其他的错误匹配，从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T，SIFT匹配点数目会减少，但更加稳定，反之亦然。
　　Lowe推荐ratio的阈值为0.8，但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配，结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间最佳，小于0. 4的很少有匹配点，大于0. 6的则存在大量错误匹配点，所以建议ratio的取值原则如下:
　　ratio=0. 4：对于准确度要求高的匹配；
　　ratio=0. 6：对于匹配点数目要求比较多的匹配；
　　ratio=0. 5：一般情况下。

三、常见的SIFT匹配代码

　　1、vlfeat中sift toolbox中的vl_ubcmatch.c使用的是普通的欧氏距离进行匹配（该SIFT代码贡献自Andrea
Vedaldi）。
　　2、Lowe的C++代码中使用的是欧氏距离，但是在matlab代码中为了加速计算，使用的是向量夹角来近似欧氏距离：先将128维SIFT特征向量归一化为单位向量（每个数除以平方和的平方根），然后点乘来得到向量夹角的余弦值，最后利用反余弦（acos函数）求取向量夹角。实验证明Lowe的办法正确率和耗时都很不错。
同样，也可以采用knnsearch函数求最近点和次近点：knnsearch采用euclidean距离时得到的结果与lowe采用的近似方法结果几乎一致，正好印证了模拟欧氏距离的效果。
　　3、Rob Hess的OpenSIFT采用了KDTREE来对匹配进行优化。
　　4、CSDN大神v_JULY_v实现了KDTREE+BBF对SIFT匹配的优化和消除错误匹配：从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法
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　　5、OpenCV中features2d实现的SIFT匹配有多种matcher：VectorDescriptorMatcher，BFMatcher（Brute-force descriptor matcher），FernDescriptorMatcher，OneWayDescriptorMatcher，FlannBasedMatcher 等等。目前只知道采用knnsearch，提供了多种距离度量方式，具体区别不懂。