thumb|Aproximovaná a diskretizovaná gausovská jádra druhých parciálních derivací, s kterými metoda SURF pracuje. Zde o velikosti 9×9. SURF () je metoda, která dokáže popsat obrázek pomocí deskriptorů. Jedná se novější obdobu metody SIFT. Popis pomocí deskriptorů vygenerovaných metodou SURF je invariantní vůči rotaci a vzdálenosti kamery od popisovaného objektu.
Algoritmus SURF se využívá v mnoha aplikacích počítačového vidění. Je používán např. pro rekonstrukci 2D a 3D scén, klasifikaci obrázků a především pro rychlý popis obsahu obrázku. Míru podobnosti dvou obrázků lze měřit např. Eukleidovskou vzdáleností.
Průběh metody SURF lze rozdělit na dvě fáze. V první fázi se hledají klíčové body obrázku, kterými mohou být rohy, skvrny nebo T-spoje. Druhou fází je výpočet deskriptoru z okolí klíčového bodu.
Určení klíčových bodů SURF využívá pro detekci klíčových bodů integrální obraz. Pomocí integrálního obrazu je možné získat údaj o intenzitě oblasti obrázku v konstantním čase s potřebou znát jen krajní body oblasti. K detekci významných bodů v obraze se využívá detektoru založeného na výpočtu determinantu Hessovy matice. V tomto případě má Hessova matice následující tvar:
Kde představuje bod ve vstupním obraze a je konvoluce druhé derivace Gaussovy funkce se vstupním obrázkem .
Reference
Související články SIFT (Scale Invariant Feature Transform)
Externí odkazy SURF on Github http://www.vision.ee.ethz.ch/~surf/ – stránky na Computer Vision Laboratory, ETH
Kategorie:Zpracování obrazu