לדלג לתוכן

Scale-invariant feature transform

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית

Scale-invariant feature transform (בר"ת: SIFT), ובתרגום מילולי: "התמרת מאפיינים שאינם תלויים בקנה מידה" הוא אלגוריתם בראייה ממוחשבת לזיהוי, תיאור והתאמת מאפיינים בתמונות, שהומצא על ידי דייוויד לואו הקנדי בשנת 1999.[1] האלגוריתם משמש בזיהוי אובייקטים, מיפוי, ניווט, תפירת תמונות, מידול תלת-ממדי, זיהוי מחוות, עקיבה והתאמת תמונה.[2]

התאמת תמונה באמצעות אלגוריתם SIFT. הקווים הירוקים מחברים נקודות עניין בעלי התאמה גבוהה
  • החלקה - מבצעים על התמונה החלקה באמצעות טשטוש גאוסי(אנ') באמפליטודות שונות. פעולה זו מבצעים ברמות רזולוציה משתנה כך שנקודות עניין לא יהיה תלויות בקנה מידה (כדוגמת התקרבות לאובייקט).
אותה תמונה עם טשטוש גאוסי באמפליטודות שונות (משמאל לימין) ב-3 רמות של קנה מידה (מלמעלה למטה)
תמונה המתקבלת מהפרשים גאוסים בין תמונות
  • חילוץ נקודות קיצון - מוצאים נקודות עניין פוטנציאליות. נקודות שהן קטנות או גבוהות מ-8 נקודות השכנות המקיפות אותן.
חילוץ נקודות עניין
  • סינון- מסננים נקודות בעלי קונטרסט נמוך.
נקודות נקודות עניין בתמונה לפני ואחרי סינון
  • גרדיאנט - מחשבים את גרדיאנט בסביבת נקודות העניין בתלאי בגודל 4×4. סה"כ 16 תאים.
המחשה של גרדיאנט בתא בודד. שינוי הצבע או אזורים כהים יותר הם ערכים גדולים יותר של הפונקציה. החצים הכחולים מתארים את הגרדיאנט הנגזר כך שפונים אל עבר האזורים הגבוהים יותר
  • היסטוגרמה - מבצעים היסטוגרמה עבור 8 כיוונים שונים של הגרדיאנט בכל תא. כך שמתקבל וקטור של 4×4×8=128 המתאר את סביבת נקודת העניין ובלתי תלוי למיקום סיבוב או בהירות.
תיאור גרפי של חישוב הגרדיאנטים בכיוונים שונים (בשמאל) והיסטוגרמת הגרדיאנטים (בימין) בסביבת נקודת העניין

ניתן לבצע השוואה בין התיאור הווקטורי של נקודות העניין בין שתי תמונות במטרה למצוא זוגות של נקודות עניין בעלי מאפיינים דומים. כלומר שהמרחק וקטורי התכונה שלהם במרחב האוקלידי קטן ולקבל את ההסתברות לנוכחות אובייקט בתמונה אחרת.

הערות שוליים

[עריכת קוד מקור | עריכה]
  1. ^ Lowe, David G. (1999). "Object recognition from local scale-invariant features" (PDF). Proceedings of the International Conference on Computer Vision. Vol. 2. pp. 1150–1157. doi:10.1109/ICCV.1999.790410.
  2. ^ מי שמביט בי מהצד יודע מי אני, צבר דולב 2020, "מדע גדול, בקטנה"