读“H.Bay, T. Tuytelaars, L. V. Gool, SURF:Speed Up Robust Features[J],ECCV,2006”笔记
SURF:Speed Up Robust Features,加速鲁棒特征。
我觉得SURF是SIFT特征的一种近似计算，在相似性能甚至更好性能的同时提高了算法的速度。这些近似体现在......
----《Surf特征提取分析》
SURF特征
SURF特征比Haar特征更为复杂，因此计算代价更高，但是由于其表达能力更强，因此能够以更少数目的特征来达到相同的区分度，在一定程度上弥补了其在速度上的不足。
计算方法
简化的SURF特征是一种和Haar特征相类似的特征，但是其计算的是局部区域中像素点的梯度和，并在求和的过程中考虑了梯度方向（所谓梯度，最简单的一种情形就是指同一行上两个不同位置像素值的差比上它们水平坐标的差）。
----《传统的手工特征之SURF特征》
背景引言
计算机视觉中，引入尺度不变的特征，主要的思想是每个检测到的特征点都伴随着对应的尺寸因子。当我们想匹配不同图像时，经常会遇到图像尺度不同的问题，不同图像中特征点的距离变得不同，物体变成不同的尺寸，如果我们通过修正特征点的大小，就会造成强度不匹配。为了解决这个问题，提出一个尺度不变的SURF特征检测，在计算特征点的时候把尺度因素加入之中。SURF与SIFT算法相似，SIFT算法比较稳定，检测特征点更多，但是复杂度较高，而SURF要运算简单，效率高，运算时间短一点。相关SIFT算法请详见博文【图像分析】尺度不变特征变换(SIFT)特征提取分析。本节介绍SURF算法相关知识。
基本介绍
首先，我们引用[3]中对SURF描述为：“SURF (Speeded Up Robust Features)isa robust local feature detector, first presented by Herbert Bay et al. in 2006, that can be used in computer vision tasks likeobject recognition or 3D reconstruction. It is partly inspired by the SIFT descriptor.The standard version of SURF is several times faster than SIFT and claimed by its authors to be more robust against different image transformations than SIFT. SURF is based on sums of2D Haar wavelet responses and makes an efficient use ofintegral images.It uses an integer approximation to the determinant of Hessian blob detector, which can be computed extremely quickly with an integral image (3 integer operations). For features, it uses the sum of the Haar wavelet response around the point of interest. Again, these can be computed with the aid of the integral image".
从上述对SURF描述，可知：第一、SURF算法是对SIFT算法加强版，同时加速的具有鲁棒性的特征。第二、标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integral image的概念，这大大加快了程序的运行时间。
算法描述
为了实现尺度不变性的特征点检测与匹配，SURF算法则先利用Hessian矩阵确定候选点，然后进行非极大抑制，计算复杂度降低多了。整个算法由以下几个部分组成。
----《SURF特征提取分析》