如何改进opencv中的特征检测答案

【问题标题】：How to improve features detection in opencv如何改进opencv中的特征检测
【发布时间】：2013-10-22 02:09:53
【问题描述】：

我正在做一个项目，我需要使用 opencv 检测图像上的特征。

我正在使用

SURF detector;
SURF extractor;
BFMatcher matcher;

用于检测、提取和匹配点。它适用于某些图像，但不适用于其他一些图像。

例如，系统在此图像上失败：

显然，这张图片有一些纹理，特征检测器应该检测到它们，但没有检测到特征，因此没有生成匹配。

如何改进此特征检测？

我可以为此使用任何图像处理技术吗？

我可以使用任何其他检测器来解决这个问题吗？

【问题讨论】：

标签： c++ opencv image-processing feature-detection feature-extraction

【解决方案1】：

我没用过SURF，但是用过ORB算法。为了改进特征检测，我尝试了几个过滤器。我获得的最佳结果是结合使用滤波器均衡直方图和快速傅里叶变换。

均衡直方图过滤器：它增强了无意义的细节并隐藏了重要但小的高对比度像素，这些像素被假定为噪声。直方图均衡采用单调非线性映射，重新分配输入图像中像素的强度值，使输出图像包含均匀分布的强度（即平坦直方图）

快速傅里叶变换滤波器：它将图像分解为其正弦和余弦分量。该滤波器执行变换的输出表示频域中的图像，而输入图像是空间域等效的。在傅里叶域图像中，每个点代表空间域图像中包含的特定频率。

我不确定，但我认为 OpenCV 中没有 FFT 过滤器，因此您可能需要使用另一个库。

编辑1：我有一个代码，但不幸的是它是在 Java 中而不是在 C++ 中。但是，如果您将应用相同的过滤器，结果将是相同的。 Here 是 Eqaulize Histogram 的文档。为了应用 FFT 过滤器，我使用了 ImageJ，它是 Java 库。你可以尝试找到类似这个库的东西，比如this one。

Edit2：ImageJ 代码应用 FFT 过滤器

import ij.plugin.filter.FFTFilter;
...
FFTFilter fft = new FFTFilter();
ImageProcessor ip = new ColorProcessor(bufImage);
ImagePlus imgPlus = new ImagePlus();

imgPlus.setImage(bufImage);

try{
   fft.setup(null, imgPlus); 
}catch(Exception e){e.printStackTrace();}
fft.run(ip);

Edit3：以下是应用上述过滤器前后检测到的特征示例。

没有任何过滤器的冲浪：
带有 EH + FFT 的 SURF：
带有 EH + FFT 的 ORB：

正如你在 SURF 算法中看到的那样，有太多的冗余信息来执行匹配。所以我建议你使用ORB算法。 ORB的优点还在于它可以免费使用，图像旋转和缩放高效稳定。您还可以在应用 EH+FFT 之前对图像进行平滑处理，以仅检测角上的特征。

Edit4：我还发现了有关 FFT 的有用信息。根据this topic FFT 是 DFT 的有效实现。描述为here。也可能是your最近的四个问题的答案。

【讨论】：

谢谢，你能分享一些代码吗？例如如何对输入图像进行直方图均衡？还是使用 FFT？
我在Edit部分留下了一些cmets
谢谢，我使用了直方图均衡器，它似乎有很大的不同。如何使用 FFT？您是否从图像中过滤低频？例如，您是否要进入 fft 域，移除一些频率并返回到空间域？您要移除哪个频率？
结果图像应该在空间域中表示。关于我要删除的频率，我不确定。我使用了 ImageJ 的默认值。我将添加一些我如何使用 FFT 的 java 代码。
感谢有关 FFT 的信息，但我怀疑它是 FFT，因为它们的计算方式与 FFT 的计算方式不同。它看起来更像是某种金字塔计算。