- Scale-invariant feature transform
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Scale-invariant feature transform (engl., „skaleninvariante Merkmalstransformation“, kurz SIFT) ist ein Algorithmus zur Extraktion lokaler Bildmerkmale aus Abbildungen. Er kann vor allem bei der Bilderkennung verwendet werden. Er wurde von David G. Lowe an der University of British Columbia im Jahre 1999 veröffentlicht. Die Universität hat an dem Algorithmus ein US-Patent inne.
Die Bilder werden im ersten Schritt mit einem Gauß-Filter geglättet, um sie vom Bildrauschen zu bereinigen. Das Bild wird danach in lokale Merkmalspunkte unterteilt, die unempfindlich gegen perspektivische Verzerrung sind. Markant sind Objekte, deren Eigenschaften von ihrem Hintergrund abweichen. Sie lassen sich durch ihre Histogramme kennzeichnen, deren Merkmale in Vektoren gespeichert werden, die zum Vergleich dienen.
Die extrahierten Merkmale sind unempfindlich gegenüber Koordinatentransformationen wie Translation, Rotation und Skalierung. Sie sind außerdem robust gegen Beleuchtungsvariation, Bildrauschen und geringere geometrische Deformation höherer Ordnung, wie sie zum Beispiel durch projektive Abbildung eines Objekts von verschiedenen Standpunkten im Raum entstehen.
Für die Objekterkennung können mit Hilfe des RANSAC-Algorithmus die Daten von mehreren, zufällig gewählten Merkmalspunkten verschiedener Abbildungen auf eine Übereinstimmung verglichen werden. Verwendung findet dies beispielsweise beim Stitching mit dem Programm Autostitch von Lowe.
Literatur
- David G. Lowe: Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints In: International Journal of Computer Vision. Band 60, Nr. 2, Seiten 91-110, 2004 (online)
- Matthew Brown, David Lowe: Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features. In: International Journal of Computer Vision. Band 74, Nr. 1, August 2007 (online)
- Thomas Läbe, Wolfgang Förstner: Automatic relative orientation of images. In: Proceedings of the 5th Turkish-German Joint Geodetic Days, March 29th - 31st, 2006. Berlin, ISBN 3-9809030-4-4 (online)
- David G. Lowe: Method and Apparatus for Identifying Scale Invariant Features in an image and use of same for locating an object in an image Patent US 6,711,293 B1, veröffentlicht am 23. März 2004
Weblinks
Kategorien:- Algorithmus (Computergrafik)
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