BRISK算法是2011年ICCV上《BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。
它具有较好的旋转不变性、尺度不变性，较好的鲁棒性等。在图像配准应用中，速度比较：SIFT<SURF<BRISK<FREAK<ORB，在对有较大模糊的图像配准时，BRISK算法在其中表现最为出色。
BRISK算法
特征点检测
BRISK算法主要利用FAST9-16进行特征点检测（为什么是主要？因为用到一次FAST5-8），可参见博客：FAST特征点检测算法。要解决尺度不变性，就必须在尺度空间进行特征点检测，于是BRISK算法中构造了图像金字塔进行多尺度表达。
建立尺度空间
构造n个octave层（用ci表示）和n个intra-octave层（用di表示），文章中n=4，i={0,1,...,n-1}。假设有图像img，octave层的产生：c0层就是img原图像，c1层是c0层的2倍下采样，c2层是c1层的2倍下采样，以此类推。intra-octave层的产生：d0层是img的1.5倍下采样，d1层是d0层的2倍下采样（即img的2*1.5倍下采样），d2层是d1层的2倍下采样，以此类推。
特征点检测
对这8张图进行FAST9-16角点检测，得到具有角点信息的8张图，对原图像img进行一次FAST5-8角点检测（当做d(-1)层，虚拟层），总共会得到9幅有角点信息的图像。
非极大值抑制
对这9幅图像，进行空间上的非极大值抑制（同SIFT算法的非极大值抑制）：特征点在位置空间（8邻域点）和尺度空间（上下层2x9个点），共26个邻域点的FAST的得分值要最大，否则不能当做特征点；此时得到的极值点还比较粗糙，需要进一步精确定位。
亚像素插值
进过上面步骤，得到了图像特征点的位置和尺度，在极值点所在层及其上下层所对应的位置，对FAST得分值（共3个）进行二维二次函数插值（x、y方向），得到真正意义上的得分极值点及其精确的坐标位置（作为特征点位置）；再对尺度方向进行一维插值，得到极值点所对应的尺度（作为特征点尺度）。
特征点描述
高斯滤波
现在，我们得到了特征点的位置和尺度（t）后，要对特征点赋予其描述符。均匀采样模式：以特征点为中心，构建不同半径的同心圆，在每个圆上获取一定数目的等间隔采样点（所有采样点包括特征点，一共N个），由于这种邻域采样模式会引起混叠效应，所以需要对同心圆上的采样点进行高斯滤波。
采样模式如下图，蓝圈表示；以采样点为中心，
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\xfeatures2d.hpp>
using namespace cv;
using namespace xfeatures2d;
using namespace std;
int main(int arc, char** argv) {
Mat src1 = imread("1.png",IMREAD_GRAYSCALE);
Mat src2 = imread("2.png",IMREAD_GRAYSCALE);
namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input", src1);
Ptr<BRISK> brisk = BRISK::create();
vector<KeyPoint>keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
brisk->detectAndCompute(src1, Mat(), keypoints1, descriptors1);
brisk->detectAndCompute(src2, Mat(), keypoints2, descriptors2);
/*Mat dst1;
drawKeypoints(src1, keypoints1, dst1);
imshow("output1", dst1);*/
BFMatcher matcher;
vector<DMatch>matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
Mat match_img;
drawMatches(src1, keypoints1, src2, keypoints2, matches, match_img);
imshow("match_img", match_img);
double minDist = 1000;
for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++)
{
double dist = matches[i].distance;
if (dist < minDist)
{
minDist = dist;
}
}
printf("min distance is:%f\n", minDist);
vector<DMatch>goodMatches;
for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++)
{
double dist = matches[i].distance;
if (dist < max( 1.8*minDist, 0.02))
{
goodMatches.push_back(matches[i]);
}
}
Mat good_match_img;
drawMatches(src1, keypoints1, src2, keypoints2, goodMatches, good_match_img, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1), vector<char>(), 2);
imshow("goodMatch", good_match_img);
vector<Point2f>src1GoodPoints, src2GoodPoints;
for (int i = 0; i < goodMatches.size(); i++)
{
src1GoodPoints.push_back(keypoints1[goodMatches[i].queryIdx].pt);
src2GoodPoints.push_back(keypoints2[goodMatches[i].trainIdx].pt);
}
Mat P = findHomography(src1GoodPoints, src2GoodPoints, RANSAC);
vector<Point2f> src1corner(4);
vector<Point2f> src2corner(4);
src1corner[0] = Point(0, 0);
src1corner[1] = Point(src1.cols, 0);
src1corner[2] = Point(src1.cols, src1.rows);
src1corner[3] = Point(0, src1.rows);
perspectiveTransform(src1corner, src2corner, P);
line(good_match_img, src2corner[0] + Point2f(src1.cols, 0), src2corner[1] + Point2f(src1.cols, 0), Scalar(0, 0, 255), 2);
line(good_match_img, src2corner[1] + Point2f(src1.cols, 0), src2corner[2] + Point2f(src1.cols, 0), Scalar(0, 0, 255), 2);
line(good_match_img, src2corner[2] + Point2f(src1.cols, 0), src2corner[3] + Point2f(src1.cols, 0), Scalar(0, 0, 255), 2);
line(good_match_img, src2corner[3] + Point2f(src1.cols, 0), src2corner[0] + Point2f(src1.cols, 0), Scalar(0, 0, 255), 2);
imshow("result", good_match_img);
waitKey(0);
return 0;
}Bruteforce匹配结果：
优良匹配结果：
透视变换检测 结果：
参考文献：https://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/47045497